GitHub - facebookresearch/faiss: A library for efficient similarity search and clustering of dense vectors.

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elu_18 Facebookの公開した、ベクトルや整数でデータが渡されれば、それらの類似度(L2距離か内積)を高速に算出してくれるライブラリ。その名はFaiss。 https://t.co/WsmBH7WIQG

fromTw

2017/03/13 リンク

KSKSKSKS2 Facebook製のクラスタリング、類似度計算用ライブラリ。CUDA上でも動作し、高速に計算を行うことが可能

機械学習

2017/03/12 リンク

ihirokyx “A library for efficient similarity search and clustering of dense vectors. ”

2024/03/18 リンク

mookie Faissは、Facebook AIが開発した効率的な近似最近傍探索ライブラリで、ベクトル空間の大規模データセットを高速に検索・クラスタリングするためのツール

2023/04/13 リンク

Nyoho かなり高速なクラスタリングらしいfaiss

機械学習

2018/06/04 リンク

yubessy MF系のレコメンドで便利そう

2017/11/25 リンク

fcicq BSD

2017/06/23 リンク

peketamin "@icoxfog417 Facebookの公開した、ベクトルや整数でデータが渡されれば、それらの類似度(L2距離か内積)を高速に算出してくれるライブラリ。その名はFaiss。"

2017/03/16 リンク

elu_18 Facebookの公開した、ベクトルや整数でデータが渡されれば、それらの類似度(L2距離か内積)を高速に算出してくれるライブラリ。その名はFaiss。 https://t.co/WsmBH7WIQG

fromTw

2017/03/13 リンク

KSKSKSKS2 Facebook製のクラスタリング、類似度計算用ライブラリ。CUDA上でも動作し、高速に計算を行うことが可能

機械学習

2017/03/12 リンク

yingfeng Approximatedly nearest neighbour search at billiions level based on product quantization

2017/03/02 リンク

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GitHub - facebookresearch/faiss: A library for efficient similarity search and clustering of dense vectors.

Faiss contains several methods for similarity search. It assumes that the instances are represent... Faiss contains several methods for similarity search. It assumes that the instances are represented as vectors and are identified by an integer, and that the vectors can be compared with L2 (Euclidean) distances or dot products. Vectors that are similar to a query vector are those that have the lowest L2 distance or the highest dot product with the query vector. It also supports cosine similarity,

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ktykogm2024/08/05
shimbaco2024/03/24
ihirokyx2024/03/18
s-takaya10272023/11/19
Gln2023/06/15
mookie2023/04/13
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yuiseki2021/05/04
manboubird2021/02/27
knok2020/02/12
ryoma_robo2019/07/19
masahiko_of_joytoy2019/07/17
kaoh_siung2019/07/16
endor2019/04/25
hamasyou_bot2018/08/31
Nyoho2018/06/04
Makots2018/06/02
laiso2018/06/02

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