所谓Dense Embedding,是指向量的维度未必很高,但每个维度都有数字表征为某种权重。而Sparse Embedding是指向量的大多数维度都是零,只有个别维度有值,整体向量的维度可以很高。例如下边2个例子,上边的是Dense Embedding,下边的是Sparse Embedding,由于大多数维度没有值,因此可以采用 (位置,值)的形式表达向量中每个
近期,Zilliz 与智源研究院达成合作,将多种 BGE(BAAI General Embedding) 开源模型与开源向量数据库 Milvus 集成。得益于 Milvus 2.4 最新推出的 Sparse Vector(稀疏向量)和 Multi-vector(多向量)支持,开发者获得了多种选择,不仅有业界广泛采用的 Dense Embedding(稠密向量模型),还能使用 BGE 最新推出的 Sparse Embedd...
static.nn.sparse_embedding( input=paddle.reshape(slot, [-1, 1]), size=[1000000, embedding_size], padding_idx=0, entry=entry, param_attr=paddle.ParamAttr(name="embedding"))) s_emb_0 = paddle.concat(s_emb_array, axis =-1) self.s_emb = paddle.reshape(s_emb_0, [-1, self.single...
推荐模型 sparse embedding 主要参考论文:《The Unfairness of Popularity Bias in Recommendation》 RMSE@RecSys 2019 流行度偏差是什么 先定义流行物品和非流行物品。下图是(Movielens 1M)数据集中物品的评分情况。 图的横坐标表示不同物品,纵坐标表示物品的评分次数。可以看出只有少部分物品得到了很多的评分,大部分曲线...
特征工程sparse dense的embedding的pytorch实现 特征工程 1.特征变换 1.1连续变量无量纲化 1.2连续变量离散化 1.3类别特征转换 2.特征组合 3.特征评价 吴恩达老师有言:“机器学习本质上还是特征工程,数据和特征决定了机器学习上限,模型和算法只是去尽可能逼近这个上限而已。”...
Zilliz携手智源集成SparseEmbedding、Reranker以全面提升RAG质量！近期，Zilliz与智源研究院合作，将多种BGE（BAAIGeneralEmbedding）开源模型与开源向量数据库Milvus集成，旨在为AI应用开发者提供更强大的工具。得益于Milvus2.4最新推出的SparseVector（稀疏向量）和Multi-vector（多向量）支持，开发者能够灵活选择...
Zilliz与智源研究院合作，通过集成SparseEmbedding和Reranker，全面提升RAG质量。此次合作，Zilliz将多个BGE开源模型与Milvus集成，为AI开发者提供了强大的工具。Milvus 2.4版本引入了对SparseVector和Multi-Vector的支持，使得开发者能够灵活选择DenseEmbedding、SparseEmbedding和Reranker，以构建具有语义检索、全文...
mxnet.symbol.sparse.Embedding(data=None, weight=None, input_dim=_Null, output_dim=_Null, dtype=_Null, sparse_grad=_Null, name=None, attr=None, out=None, **kwargs) 参数: data:(Symbol) - 嵌入运算符的输入数组。 weight:(Symbol) - 嵌入权重矩阵。
sparse_embedding_func = BM25SparseEmbedding(corpus=texts) CONNECTION_URI = "http://localhost:19530" dense_embedding_func = OpenAIEmbeddings() connections.connect(uri=CONNECTION_URI) pk_field = "doc_id" dense_field = "dense_vector" sparse_field = "sparse_vector" ...
The invention discloses a sparse embedding with manifold information-based human face identification method, belonging to the field of human face identification. The method provides a novel sparse representing algorithm, namely the sparse embedding with manifold information (SEMI) algorithm. The method ...