目前百度大搜主要有基于稀疏表征的倒排检索和稠密表征的语义检索双路召回。随着深度学习技术的发展,语义检索的召回效果得到了显著提高;与此同时,因为稀疏表征有着精确匹配、索引效率和可解释的优势,最近学术界重新将目光放回稀疏表征架构,研究稀疏表征如何从大规模语言模型中获益。本文将介绍学术界在倒排召回和语义召回的...
1.稀疏表征技术是一种数据表示方法,旨在通过减少数据中的非零元素数量来表示信息,从而提高数据处理效率和存储空间利用率。 2.这种技术通过对数据的高维空间进行降维,将数据映射到一个稀疏表示空间中,其中大部分元素为0,只有少数关键元素为非零。 3.稀疏表征技术在信号处理、机器学习、图像处理等领域有广泛的应用。 稀...
作者| lhy12138 导读 目前百度大搜主要有基于稀疏表征的倒排检索和稠密表征的语义检索双路召回。随着深度学习技术的发展,语义检索的召回效果得到了显著提高;与此同时,因为稀疏表征有着精确匹配、索引效率和可…
1.正交匹配追踪(OMP):一种贪心算法,从一组过完备字典中逐个原子地选择原子,以近似稀疏信号。 2.最小原子范数(MAN):一种凸优化问题,通过最小化信号的原子范数(原子系数的L1范数)来学习稀疏表征。 3.核范数最小化(NMN):另一种凸优化问题,通过最小化信号的核范数(奇异值之和)来学习矩阵的低秩逼近。
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稀疏表征: 既然是基于稀疏表征的方法,有必要看看与之有关的知识。 稀疏,简单的来说就是对于一个N维向量x,其中的元素大多数都为零,只有很少一部分元素为非零。对于一个分类问题,我们假设有k个不同的类在训练集中,同时每个类有n个样本,那么对于一个类,我们可以表示为: ...
Vector-Quantised Variational AutoEncoder (VQ-VAE) 就是进行图片稀疏编码的工作[1]。如Fig 1. 所示,VQ-VAE有三大部分组成,Encoder,Decoder和储存稀疏编码的Embedding Space字典。其中的Embedding space字典的形状为E∈RK×D,其中的K为字典的大小,D为字典的特征维度,字典中每一个样本ei∈RD,i∈1,⋯,K表示了...
稀疏分布表征-Numenta.PDF,章节修订历史 本表格记录修订版本之间的重大改动。类似简单说明或者变更格式这样的细微修改并不会加以记录。 版本号 改动 日期 改动内容 负责人 A. Lavin, S. Ahmad, 0.4 Initial release J. Hawkins 0.41 Dec 21, 2016 Replaced figure 5 and mad
摘要:MOD(Method of Optimal Direction)是早期的基于样本学习的字典学习算法. 设目标函数中XX已知,信号的误差定义如下:∥E∥2F=∥Y−DX∥2F‖E‖F2=‖Y−DX‖F2MOD算法更新字典的策略就是实现表征误差最小化,所以公式两端针对DD求偏导,会推到出(Y−DX)XT=0(Y−DX)XT=0,整个字典的更新过程如下:Dn...
提出了一种新的混叠语音盲分离方法,即在欠定的情况下基于信号的稀疏表征,通过两个阶段估计出混叠矩阵和源信号。 A novel two-stage approach to underdetermined blind speech separation is presented,which is bas...