Вступ: Векторне квантування (VQ) є метод стиснення даних із втратами даних, заснований на принципі блокового кодування, тобто кодування векторів інформації в кодові слова, що складаються з рядка бітів. Це алгоритм від фіксованої до фіксованої довжини.

Використання для стиснення даних. Векторне квантування, яке також називають «блочним квантуванням» або «квантуванням за шаблоном», часто використовується для стиснення даних із втратою даних. Це працює за допомогою кодування значень з багатовимірного векторного простору в скінченний набір значень з дискретного підпростору меншої розмірності.

Векторне квантування (VQ) є техніка, яка використовується в машинному навчанні для стиснення даних і ефективного пошуку подібності. Він передбачає перетворення даних великої розмірності в представлення меншої розмірності, що може значно зменшити накладні витрати на обчислення та підвищити швидкість обробки.

Векторне квантування зменшує обсяг пам’яті векторного індексу шляхом стиснення векторних вбудовань, і таким чином зменшує витрати на розгортання та покращує швидкість процесу пошуку подібності векторів. Наразі Weaviate пропонує дві методи векторного квантування: Двійкове квантування (BQ) Квантування продукту (PQ)

VQ-VAE це тип варіаційного автокодувальника, який використовує векторне квантування для отримання дискретного прихованого представлення. Він відрізняється від VAE двома ключовими моментами: мережа кодера виводить дискретні, а не безперервні коди; і попередній є вивченим, а не статичним.

У векторному квантуванні, вектор вибирається з кінцевого списку можливих векторів для представлення вхідного вектора зразків. Ключовою операцією у векторному квантуванні є квантування випадкового вектора шляхом його кодування як двійкового кодового слова. Кожен вхідний вектор можна розглядати як точку в n-вимірному просторі.

Що робить векторне квантування? Векторне квантування виконує такі завдання: Кластеризація: векторне квантування групує схожі точки даних разом на основі метрики подібності, наприклад евклідової відстані або косинусної подібності, щоб створити кластери подібних даних.