ร่อน1m

• คำอธิบาย :

การฝังที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าสำหรับการค้นหาเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดโดยประมาณโดยใช้ระยะทางแบบยุคลิด ชุดข้อมูลนี้ประกอบด้วยสองส่วน:

1. 'ฐานข้อมูล': ประกอบด้วยจุดข้อมูล 1,000,000 จุด แต่ละจุดมีคุณสมบัติ: 'การฝัง' (128 โฟลต), 'ดัชนี' (int64), 'เพื่อนบ้าน' (รายการว่าง)
2. 'ทดสอบ': ประกอบด้วยจุดข้อมูล 10,000 จุด แต่ละจุดมีคุณสมบัติ: 'การฝัง' (128 โฟลต), 'ดัชนี' (int64), 'เพื่อนบ้าน' (รายการ 'ดัชนี' และ 'ระยะทาง' ของเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดในฐานข้อมูล )

• หน้าแรก : http://corpus-texmex.irisa.fr/

• ซอร์สโค้ด : tfds.datasets.sift1m.Builder

• รุ่น :

  • 1.0.0 (ค่าเริ่มต้น): การเปิดตัวครั้งแรก

• ขนาดดาวน์โหลด : 500.80 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 589.49 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): No

• แยก :

• โครงสร้างคุณสมบัติ :

FeaturesDict({
    'embedding': Tensor(shape=(128,), dtype=float32),
    'index': Scalar(shape=(), dtype=int64, description=Index within the split.),
    'neighbors': Sequence({
        'distance': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Neighbor distance.),
        'index': Scalar(shape=(), dtype=int64, description=Neighbor index.),
    }),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• คีย์ภายใต้การดูแล (ดู as_supervised doc ): None

• รูปภาพ ( tfds.show_examples ): ไม่รองรับ

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

• การอ้างอิง :

@article{jegou2010product,
  title={Product quantization for nearest neighbor search},
  author={Jegou, Herve and Douze, Matthijs and Schmid, Cordelia},
  journal={IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence},
  volume={33},
  number={1},
  pages={117--128},
  year={2010},
  publisher={IEEE}
}