稀疏化其实也就是“抓住重点”,简化繁琐,达到事半功倍的效果。 四、总结一下:稀疏化,好比是让生活更清爽 说了这么多,你是不是觉得向量稀疏化有点像咱们生活中的“精简版操作”?确实是这样,稀疏化不仅仅是技术上的东西,它其实反映了我们生活的智慧。你试试看,生活中多做一些“稀疏化”,也许你会发现,自己变得...
一、什么是稠密向量 稠密向量指的是向量中非零元素的密集程度高,大部分元素都是非零元素。比如,一个含有100个元素的向量,其中有90个元素是非零元素,这就被称为稠密向量。 二、什么是稀疏向量 相反的是稀疏向量,指的是向量中非零元素的比例较低,大部分元素都是零元素。比如,一个含有100个元素的向量,其中只有10...
N为向量维度。 然而,在实际环境中,N很大可能上百万,甚至亿万,而向量中大部分元素为0,因此0和 0相乘是没有意义的。 于是第一个优化的想法是将向量变为这样的模式 向量A:{<x1',loc1'>,<x2',loc2'>...<xn',locn'>} 向量B:{<y1',loc1'>,<y2',loc2'>...<yn',locn'>},这里locx表示元素的位...
稀疏向量通常采用两种主要表示方法: 索引和值对(Indices and Values):这种方法通过存储非零元素的索引和值来表示稀疏向量。例如,向量(0, 0, 1.0, 0, 3.0)可以表示为(5, [2, 4], [1.0, 3.0]),其中5表示向量长度,[2, 4]是非零元素的索引,[1.0, 3.0]是对应的值。 字典(Dictionary):在Python等编程语言...
开源AI 原生数据库 Infinity 0.2 release 正式发布,提供了 2 种新数据类型:稀疏向量Sparse Vector 和张量Tensor,在此前的全文搜索和向量搜索之外, Infinity 提供了更多的召回手段,如下图所示,用户可以采用任意 N 路召回(N ≥ 2)进行混合搜索,这是目前功能最强大的 RAG 专用数据库。
稀疏向量和稠密向量 稀疏向量是指大部分元素的取值为0,只有少数非零的元素。例如,某个文本的词袋表示就是一个稀疏向量,其中每个元素表示一个单词的出现次数或者TF-IDF值。 稠密向量则是指大部分元素的取值都非零,通常是一个N维的实数向量。例如,某个图像的像素值就可以表示为一个稠密向量。 稀疏和稠密向量各有优...
稀疏向量检索则更适用于对计算资源要求较低的场景,如大规模文档检索、日志分析等。此外,稀疏向量检索在处理具有明确关键词的查询时,也能提供有效的结果。 2.3 性能考量 在性能考量方面,稠密向量检索和稀疏向量检索各有优劣。 稠密向量检索在语义匹配的准确性上通常优于稀疏向量检索,尤其是在处理复杂查询和理解文本深层...
一般来讲,词向量主要有两种形式,分别是稀疏向量和密集向量。 所谓稀疏向量,又称为one-hot representation,就是用一个很长的向量来表示一个词,向量的长度为词典的大小N,向量的分量只有一个1,其他全为0,1的位置对应该词在词典中的索引。 至于密集向量,又称distributed representation,即分布式表示。最早由Hinton提出,...
稠密向量与稀疏向量 东东 计算机人士12 人赞同了该文章 机器学习中会经常用到向量,包括对特征的存储,优化的计算等等,都离不开向量。但是具体实现时,经常会采用两种方式存储向量,一种是使用数组的数据结构对向量建模,这种结构通常存储普通的向量,也称为稠密向量。一种是使用map的数据结构对向量建模,这种结构存...