移步bdata-cap.com Faiss 快速入門(1) Faiss 更快的索引(2) Faiss低內存占用(3) Faiss 構建: clustering, PCA, quantization(4) 如何選擇Faiss索引(5) 官網地址 ...
faiss 個人理解: https: github.com facebookresearch faiss上把代碼clone下來,make編譯 我們將CNN中經過若干個卷積 激勵 池化層后得到的激活映射 向量形式 存儲到硬盤上, Faiss是一個高效的相似性搜索和密集向量聚類的庫。它包含了搜索任意大小的向量集合的算法,這些算法可能不適合RAM。它還包含用於評估和參數優化的支持代碼。Faiss是用c ...
2018-04-09 09:15 0 3534 推薦指數:
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,Flat。 內存是否有限制 請注意Faiss所有的Index都是存儲在RAM里的,如果不需要精確結果,而 ...
基礎索引如下所示: 精確索引(IndexFlatL2): 主要參數d;占用字節4d;是否窮盡式搜索:是; 內積精確檢索(IndexFlatIP):d;4d;是; 級聯式圖搜索(IndexHNSWFlat):d,M; 4d+8M; 否; 倒置文件與精確后檢驗 ...
信號相似性的描述 在很多的應用場合,經常要描述兩個信號的相似性。比如在雷達的信號檢測中,要比較所接收的信號是否就是發射信號的延時。有時候,甚至還要描述一個信號本身的相似性,比如在語音編碼中,要通過語音信號本身的相似性,來預測下一時刻的信號值。 我們知道 ...
概要 介紹相似矩陣、對角化以及一大堆性質. 相似矩陣的定義 從基變換一節中,我們了解到每一個可逆矩陣都是一個可變換基的矩陣,每一個可變換基的矩陣也都是可逆的. 設 \(\mathscr{B}\) 是向量空間 \(V\) 的一組基,\(T\) 是 \(V\) 上的一個線性變換 ...
Elasticsearch allows you to configure a scoring algorithm or similarity per field. The similarityset ...
在進行特征選擇的時候我們要衡量特征和我們的目標之間的相似性,有很多的方法可以衡量,下面介紹一些使用filter特征選擇方法的時候能夠使用的方法,更多的特征選擇方法可以參考我的另一個博客特征選擇。 filter特征選擇方法是:特征選擇的過程和模型的訓練過程沒有直接關系,使用特征本身的信息 ...
句子A:我喜歡看電視,不喜歡看電影。 句子B:我不喜歡看電視,也不喜歡看電影。 請問怎樣才能計算上面兩句話的相似程度? 基本思路是:如果這兩句話的用詞越相似,它們的內容就應該越相似。因此,可以從詞頻入手,計算它們的相似程度。 第一步,分詞。 句子 ...