经典的K-means聚类算法通过最小化数据点和最近邻中心的距离来寻找各个类中心。江湖中还有个别名,叫“矢量量化vector quantization”(这个在我的博客上也有提到)。我们可以把K-means当成是在构建一个字典D∊Rnxk,通过最小化重构误差,一个数据样本x(i)∊Rn可以通过这个字典映射为一个k维的码矢量。所以K-means实...
DeepLearning AI 吴恩达Andrew NG新课程:通过Tokenization到向量化了解RAG.的检索优化(Retrieval Optimization: From Tokenization to Vector Quantization)#ai##程序员# 本课程重点介绍检索增强生成 (RAG),它包含两个步骤:首先,检索器查找相关信息;然后,生成器使用检索到的内容作为上下文来生成响应。 你将通过了解...
· 在新一代至强(Xeon)处理器上,通过使用 VNNI(Vector Neural Network Instructions)指令,MegEngine 将 CPU 的 int8 推理性能优化到了浮点性能的 2~3 倍。 · 而对于不支持 VNNI 指令的 CPU,一般只提供最低 int16 的数值类型支持,则通过使用 AVX2(Advanced Vector Extensions)这一向量格式,实现了 int8 推理性...
-recent trends and advanced variants of learning vector quantization for classification learning. J. Artif. Intell. Softw. Comput. Res. 7(1), 65-81 (2017)Villmann, T., Bohnsack, A., Kaden, M.: Can learning vector quantization be an alternative to SVM and deep learning? - recent trends...
Type3 和 Type4 则需要在浮点模型训练时就插入一些假量化(FakeQuantize)算子,模拟量化过程中数值截断后精度降低的情形,故而称为量化感知训练(Quantization Aware Training, QAT)。 以常用的 Type3 为例,一个完整的量化流程分为三阶段:(1)以一个训练完毕的浮点模型(称为 Float 模型)为起点;(2)包含假量化算子的...
Type3 和 Type4 则需要在浮点模型训练时就插入一些假量化(FakeQuantize)算子,模拟量化过程中数值截断后精度降低的情形,故而称为量化感知训练(Quantization Aware Training, QAT)。 以常用的 Type3 为例,一个完整的量化流程分为三阶段:(1)以一个训练完毕的浮点模型(称为 Float 模型)为起点;(2)包含假量化算子的...
自組織地圖(Self-organizing map, SOM),屬非監督式學習(unsupervised learning),意思是數據集中不需要目標(人工標籤),根據特定的學習方式將屬性相似的數據點自行打上相同標籤,與K-means一樣屬於聚類(Clusterin…
通过这种方式来寻找最佳的匹配。因此,基于实例的算法常常也被称为“赢家通吃”学习或者“基于记忆的学习”。常见的算法包括 k-Nearest Neighbor (KNN),、学习矢量量化(Learning Vector Quantization, LVQ)以及自组织映射算法(Self-Organizing Map,SOM) 1.3.3 正则化方法...
ROC curve is a graphical plot which illustrates the performance of a binary classifier system as its discrimination threshold is varied,in machine learning field, it is used to asses classifier and compare tests. ROC曲线说明了二进制分类器系统的性能,因为它的识别阈值是可变的。
Learning vector quantization neural network collapse all in page Syntax lvqnet(hiddenSize,lvqLR,lvqLF) Description LVQ (learning vector quantization) neural networks consist of two layers. The first layer maps input vectors into clusters that are found by the network during training. The second laye...