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乘积量化(PQ)
2022-08-09 10:39:00 【qq_26391203】
乘积量化是怎样应用在图像检索中的:
”’ 经过量化学习后,对于给定的查询样本,通过查表的方式可以计算出查询样本和库中样本的非对称距离 ”’
乘积量化简述:向量量化的方法中比较典型的代表是乘积量化(PQ, Product
Quantization)方法,它将特征空间分解为多个低维子空间的笛卡尔乘积,然后单独地对每一个子空间进行量化。在训练阶段,每一个子空间经过聚类后得到kk个类心(即量化器),所有这些类心的笛卡尔乘积构成了一个对全空间的密集划分,并且能够保证量化误差比较小;经过量化学习后,对于给定的查询样本,通过查表的方式可以计算出查询样本和库中样本的非对称距离。近似最近邻搜索- K-means聚类算法:聚类属于无监督学习,以往的回归、朴素贝叶斯、SVM等都是有类别标签y的,也就是说样例中已经给出了样例的分类。而聚类的样本中却没有给定y,只有特征x,比如假设宇宙中的星星可以表示成三维空间中的点集clip_image002[10]。聚类的目的是找到每个样本x潜在的类别y,并将同类别y的样本x放在一起。比如上面的星星,聚类后结果是一个个星团,星团里面的点相互距离比较近,星团间的星星距离就比较远了。
- 乘积量化过程思想:https://www.cnblogs.com/mafuqiang/p/7161592.html
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