还可以通过transform在一定范围内随机平移每个点,增加坐标上的扰动,做数据增强: importtorch_geometric.transformsasTfromtorch_geometric.datasetsimportShapeNetdataset=ShapeNet(root='/tmp/ShapeNet',categories=['Airplane'],pre_transform=T.KNNGraph(k=6),transform=T.RandomTranslate(0.01))# dataset[0]: Data(edge...
9 + knn_graph = None 10 + 7 11 8 12 class EdgeConv(MessagePassing): 9 13 r"""The edge convolutional operator from the `"Dynamic Graph CNN for @@ -27,7 +31,6 @@ class EdgeConv(MessagePassing): 27 31 **kwargs (optional): Additional arguments of 28 32 :class:`torch_ge...
回顾这一年的RAG+大模型产品的开发,其实我认为做RAG和做搜索引擎没有什么太大的区别。大模型需要精准的回答用户的问题,那么在搜索环节就要搜索的足够准确。行业里面的新技术解决方案日新月异,没有一刀切的检索/RAG解决方案,能解决所有的业务诉求问题,无论是GraphRAG、ColPali 、BM25、KNN/ANN搜索以及传统的搜索技术等...
经典模型召回 通过某种算法,对 user 和 item 分别打上 Embedding,然后 user 与 item 在线进行 KNN 计算实时查询最近邻结果作为召回结果,快速找出匹配的物品。需要注意的是如果采用模型召回方法,优化目标最好和排序的优化目标一致,否则可能被过滤掉。 在这方面典型的算法有:FM、双塔DSSM、Multi-View DNN等。 序列模...
1.6.3last stable release2 years ago Submit Feedback Source Code See onPyPI Install Complexity Score Low Open Issues N/A Dependent Projects 23 Weekly Downloadsglobal 4,716 Keywords pytorchgeometric-deep-learninggraph-neural-networkscluster-algorithms ...
Diff for: Libs/simple-knn/simple_knn/.gitkeep Whitespace-only changes. Diff for: Libs/simple-knn/spatial.cu +26 Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -0,0 +1,26 @@ 1 + /* 2 + * Copyright (C) 2023, Inria 3 + * GRAPHDECO research group, ...
knn 建图 : 比如在 ocr 的识别结果当中,根据节点之间的欧式距离,利用knn 方法,进行建图,如下图 https://en.wikipedia.org/wiki/Nearest_neighbor_graph 做这些操作的原因后期我会在介绍网络的时候详细展开。而这两种操作,自己去实现都会稍微有点点困难,在PyG 当中都已经有预先设定的好的函数可以进行处理: ...
受高博团队的Faster-LIO的iVox数据结构的启发，实现了GPU上的点云网格哈希表以替代kdtree做KNN搜索，...
和nuerual structure learning中的graph regularizers的idea基本是如出一辙,不过后者用的是预计算的静态的全局的graph结构,这里则是动态的batch内的局部的graph结构。 感觉做成batch级别的similarity计算可能更好点,因为实际的通过knn or radius graph得到的图只能知道哪些sample是相似的,但是不知道哪些sample是不相似的(...