Product Quantization for Nearest Neighbor Search에서 섹션 IV.A에 대해서는 너무 거친 양자화기를 사용한다고 나와 있습니다 (느낀대로, 실제로는 더 작은 제품 양자화 기인 작은 k, centroid의 수). 나는 이것이 검색 절차에 도움이되는 이유를 알 수 없으며 그 원인이 내가 사용하는 방식을 이해하지 못할 수도 있
반전 된 다중 색인 인 paper을 이해하려고합니다. 더 작은 버전 인 here도 있습니다. 그 목적을 위해, 나는 장난감 예를 만들었고 누군가가 그/그녀의 의견을 확인하거나/공유 할 수 있기를 바랐다. 예 : 그것은, 올바른 Assume we have N = 6 points in M = 4 dimensions. We use two blocks to
cr
아날로그 오디오 신호가 초당 16,000 회 샘플링되고 각 샘플이 1024 레벨 중 하나로 양자화된다고 가정합니다. PCM 디지털 오디오 신호의 결과 비트율은 어떻게됩니까? 하향식 접근 책의 문제는, 나는 그것을 대답하지만, 단지 그것이 정확한지 확인 할 수 있도록 내 대답은 1024 = 2^10 그래서 PCM 비트 레이트입니다 = 10 * 16000 =
내 그래프를 8 비트로 퀀 타이즈하기 위해이 tutorial을 따라갔습니다. 여기에 정확한 그래프를 공유 할 수는 없지만 단순한 길쌈 신경 네트워크라고 할 수 있습니다. 원본 및 양자화 된 네트워크에서 benchmark tool을 실행하면 양자화 된 네트워크가 훨씬 느립니다 (100ms vs. 4.5ms). 원래 네트워크에서 가장 느린 노드 : 양자화 된
10 진수를 2 진수 형식으로 변환하려고하지만 여전히 거리 정보를 유지하려고합니다. 유클리드 공간에서 10-2 = 8과 같은 이진 경우, 해밍 (1010-0010) = 1, 분명히 거리 정보가 많이 손실되었습니다. 10을 이진 형식으로 변환 할 수있는 가능한 방법이 있습니까? 그러나 해밍 거리 메트릭에서 거리 속성을 계속 유지합니까? 순진한 방법은 해밍입니
저는 benchmark_model을 사용하여 Exynos 7420에서 tensorflow 모델을 벤치마킹 해 왔습니다. 나는 Pete Warden's blog에 따라 테스트 퀀 타이즈 속도를 높이고 싶지만 아직 여러 가지를 깰 때 양자화 뎁스로 benchmark_model을 컴파일하지 못했습니다. : deps = [":benchmark_model_lib",
8 비트에서 6 비트로 RGB 색상을 양자화하고 싶습니다. 나는 다음과 같은 자바 코드를 작성 : int ind = 0;
for(int y = 0; y < height; y++){
for(int x = 0; x < width; x++){
byte a = 0;
byte r = bytes[ind];
byte g =
최근 [-1,1]로 제한된 가중치 및 활성화를 사용하여 CNN을 학습하는 방법을 제안하는 매우 흥미로운 논문 (http://arxiv.org/pdf/1602.02830v3.pdf)을 읽었습니다. 이것은 전력/속도 측면에서 매우 유용합니다. https://github.com/MatthieuCourbariaux/BinaryNet (Theano) https://
정규화에 문제가 있습니다. 문제는 무엇이며 해결 방법은 무엇입니까? 3 채널 컬러 이미지를 그레이 스케일로 변환하고 균일하거나 비 균일 한 양자화 및 같은 것을 적용합니다. 이 이미지에는 정규화를 적용해야하지만 이미지와 회색조에 항상 3 개의 채널이 있어도 문제가 있습니다. 3 채널 이미지를 갖는 정규화를 어떻게 적용 할 수 있습니까? min과 max가 모