Vector quantization

最新推荐文章于 2024-10-31 19:28:34 发布

最新推荐文章于 2024-10-31 19:28:34 发布 · 90 阅读

本文介绍了数据压缩技术中的有损和无损压缩方式，并重点探讨了矢量量化(VQ)这一高效的数据压缩方法。矢量量化相较于标量量化能取得更好的压缩效果。

数据压缩技术使得信息占用较少的空间，
压缩分为有损和无损两种。

量化是一种有损的编码技术，
有标量量化和矢量量化
标量量化就是：样本被一个个的量化
矢量量化就是：样本块被量化在一起，

当带宽比要传输的信息的带宽大时，标量量化简单且提供好的性能
矢量量化比标量量化取得好的压缩效果，

矢量量化（VQ）是一种数据压缩技术。

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向量量化(vector quantization)

loki2018的博客

03-22

5074

首先需要搞清楚向量量化和向量降维的区别，在AI领域中，向量往往是以高维的形式存在的，每一维的元素都包含了数据的特征。例如一张图片在经过VGG16网络的计算后，输出的会是一个4096维的向量，而向量降维所研究的侧重点是如何将高维的向量转换为相对低维的向量，以提高计算效率，如下图所示。在此过程中，降维算法会去除高维向量中冗余的特征元素或者噪声，常见的算法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。

矢量量化（Vector Quantization）

by21010的专栏

09-20

4285

设有N个K维特征矢量 X={X1,X2,...,XN}xn∈RKxi={x1,x2,...,xk}X=\{X_1,X_2,...,X_N\} \\ x_n \in \Bbb{R}^K \\ x_i=\{x_1,x_2,...,x_k\} 将RK\Bbb{R}^K分成JJ个不相交子空间

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语音信号处理之（三）矢量量化（Vector Quantization）

最新发布

weixin_45720528的博客

10-31

1050

这里附上原始的DDPM讲解的链接，这篇文章是关于对《Autoregressive Image Generation without Vector Quantization》的关于diffusion loss 的讲解，简而言之就是讲明白下面这幅图究竟做了什么,或者说可以参看下面原始论文给出的伪代码。至于mae部分的讲解我会另开一篇博客的，还有就是原始的ddpm和这里的区别。

MELLE: Autoregressive Speech Synthesis without Vector Quantization

林宋的搬砖流水账

07-30

1393

预测连续的mel spec代替预测VQ采样。难点在于：如何设计损失函数，LLM使用CE loss；---- 使用回归loss，并且引入spectrogram flux loss 以增加预测梅尔频谱的多样性并消除重复问题；如何增加多样性，LLM 通过top-k的选择，-----使用latent sampling module，源于自变分推断，作为一种序列采样策略，从而增强生成的音频样本的多样性。并且reduction scaler是可以调整的，得以一次预测多帧mel，减少序列长度不匹配的难点。

vector quantization layer（矢量量化层）

m0_52275819的博客

09-10

934

要学一个东西，首先要知道它的作用是什么，vq层（vector quantization layer）主要的用途是特别是在处理高维数据（如图像或音频信号）时，通过将数据映射到一个较小的固定码本上，可以极大地减少存储需求和计算复杂度；此外还有在一些任务中，离散表示比连续表示更具优势。Vector Quantization (VQ) 层是深度学习中的一种特殊类型的层，是一种用于图像压缩的技术，在图像处理中广泛应用。它通过对输入数据进行离散化表示，将连续的像素值映射到一组离散的向量上，从而实现图像压缩的目的。

精选资源

Vector Quantization - K-Means：一种使用 K-Means 算法训练矢量量化码本的简单算法。-matlab开发

06-01

该函数用于训练用于矢量量化的码本。首先将数据集拆分为两个集群，然后找到每个集群的均值（质心）。找到每个向量与这些质心的距离，并且每个向量都与一个集群相关联。每个簇的向量均值首先替换质心。...

Vector Quantization

fireguard的专栏

10-15

1366

Vector Quantization Contents Introduction Preliminaries Design Problem Optimality Criteria LBG Design Algorithm Two-Dimensional Animation Performance References I. Introduction

矢量量化（Vector Quantization）（转）

weixin_43231756的博客

05-19

1453

矢量量化（VQ，Vector Quantization）是一种极其重要的信号压缩方法。VQ在语音信号处理中占十分重要的地位。广泛应用于语音编码、语音识别和语音合成等领域。一、概述 VectorQuantization (VQ)是一种基于块编码规则的有损数据压缩方法。事实上，在 JPEG 和 MPEG-4 等多媒体压缩格式里都有 VQ 这一步。它的基本思想是：将若干个标量数据组构成一个矢量，然后在矢量空间给以整体量化，从而压缩了数据而不损失多少信息。在以前，VQ运用的...

vector quantization

baidu_25845567的博客

06-10

673

from scipy import misc from sklearn import cluster import numpy face = misc.face(gray=True) x = face.reshape((-1,1)) kmeans = cluster.KMeans(n_clusters=5) kmeans.fit(x) labels = kmeans.labels_ value...

Vector Quantization（学习Free Mind知识整理）

深藏功与名

08-27

2704

阅读http://blog.pluskid.org/?p=57文章中的一些知识整理： ===================================================================== 矢量量化（Vector Quantization）其实也就是逼近，VQ 是将一个向量空间中的点用其中的一个有限子集来进行编码的过程。Vector Quantization

【Compressing Deep Convolutional Networks using Vector Quantization 】论文笔记

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06-29

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论文链接：https://arxiv.org/abs/1412.6115 这篇论文对通过对权重矩阵进行量化编码来实现网络压缩，不涉及到网络加速，所以重点针对全连接层进行操作，因为全连接层的参数占网络参数的90%以上。文章主要对不同的矢量量化方法进行了评估。

孤立词语音识别之Vector Quantization（矢量量化）

zengwh

12-02

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1、Vector Quantization 介绍 VectorQuantization (VQ)是一种基于块编码规则的有损数据压缩方法。在诸多领域有广泛应用，比如语音和图像编码或压缩，语音识别等领域。VQ 的主要优点在于可以减少计算量和存储，缺点就是为了减少计算量和存储所付出的的代价，损失精度。以二维向量为例，一个二维向量对应坐标上的一个点，所有二维向量的集合就构成了坐标平面。然后通过聚

聚类 Vector Quantization

hua_007的专栏

03-06

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Clustering 中文翻译作“聚类”，简单地说就是把相似的东西分到一组，同 Classification (分类)不同，对于一个 classifier ，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过程通常叫做 supervised learning (监

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Universal Vector是一种用于向量量化（Vector Quantization）的方法。在向量量化中，我们将一组高维向量映射到一组低维向量，以便更有效地存储和处理数据。 Universal Vector的思想是通过使用聚类算法，将训练样本向量划分为不同的编码区域，并为每个编码区域分配一个代表向量，即Universal Vector。这个代表向量可以看作是该编码区域内所有训练样本向量的平均向量。在实现中，为了确保每个编码区域至少有一个训练样本向量，需要满足一定的条件。这样才能避免分母为0的情况。 LBG算法（Linde-Buzo-Gray algorithm）是一种常用的聚类算法，通常用于实现Universal Vector。它是一种迭代算法，通过不断更新编码区域和代表向量，逐步优化向量量化的效果。总结起来，Universal Vector是一种通过聚类算法将训练样本向量划分为编码区域，并为每个编码区域分配一个代表向量的方法。LBG算法是一种常用的实现Universal Vector的聚类算法。