向量量化(Vector Quantization,VQ)是一种重要的数据压缩技术,它在多个领域,包括语音识别中,都发挥着关键作用。下面是对向量量化的详细解释以及它在语音识别中的角色: 一、向量量化的定义 向量量化是将输入向量量化到离它最近的代码簿(codebook)向量的过程。具体来说,就是把向量空间分成若干个小区域,每个小区域寻找一...
我们可以把每个颜色看作一个向量(比如RGB颜色模式下,每个颜色由红、绿、蓝三个分量构成,就是一个三维向量)。向量量化算法会根据颜色向量之间的距离,把相似的颜色归为一类,每一类用一个代表性颜色向量来表示。这样在存储图像时,就可以用这些代表性颜色向量以及每个像素所属的类别索引来存储,而不是存储每个像素的原始...
这个算法最初用于迭代设计标量量化或PCM系统,后来也被用于无记忆向量量化器的设计,即以一种不依赖于先前编码器输入向量或它们的编码输出的方式对连续输入向量进行编码。基本算法的变种后来被证明对于设计具有和不具有记忆的向量量化器非常有用,适用于多种数据源,包括语音波形、语音参数向量、图像和几种随机过程模型。后者...
向量量化（Vector Quantization）是一种数据压缩技术，它将输入向量量化到离它最近的代码簿（codebook）向量...
清华大学提出了OptVQ,一种新颖的向量量化方法。该方法通过Sinkhorn算法进行最优传输,替代了传统的最近邻搜索,从而提高了训练的稳定性和效率。在图像任务中,OptVQ实现了100%的码本利用率和卓越的重建质量。 【Bohr精读】 https://j1q.cn/GB23IpoT 【arXiv链接】 ...
下面介绍几种著名的原型聚类算法。 1、k均值算法 2、学习向量量化 学习向量量化(简称LVQ)试图找到一组原型向量来刻画...类别标记是否一致来对原型向量进行相应的更新。在第12行中,若算法的停止条件满足(例如已达到最大迭代轮数,或原型向量更新很小甚至不再更新),则将当前原型向量作为最终结果返回。
【向量量化】的意思和解释 【向量量化】是什么意思(来源:辞书) 是一种资料压缩(data compression)技术,将数个资料或码向量合并成一向量,再一起量化。它使用一个包含多个码字(codeword or codevector)之码书(codebook),编码时利用最小误差原理,由码书中搜寻最佳之码字,用以代表输入向量,而只记录或传送此码字之...
我们很高兴地宣布 MongoDB Atlas Vector Search 将提供一组强大的向量量化功能。这些功能在保持性能的同时还将减小向量大小,使开发者能够以更大的规模和更低的成本构建强大的语义搜索和生成式人工智能应用程序。此外,与关系型或生态位向量数据库不同,MongoDB 灵活的文档模型与量化向量相结合,可以轻松快捷地测试和部署...
向量量化是一种将高维向量映射到低维向量的方法,通常用于降维或者无损压缩数据。它通过将高维向量空间划分为若干个子空间,并为每个子空间找到一个代表向量,称为原型。 向量量化的主要思想是将高维向量映射到离其最近的原型向量上,从而实现降维或者无损压缩。原型向量通常由训练数据集中的样本向量计算得到,它们可以看作是...