לנפות 1 מ'

• תיאור :

הטבעות מאומנות מראש לחיפוש משוער של השכנים הקרובים ביותר באמצעות המרחק האוקלידי. מערך נתונים זה מורכב משני פיצולים:

1. 'בסיס נתונים': מורכב מ-1,000,000 נקודות נתונים, לכל אחת יש תכונות: 'הטמעה' (128 צפים), 'אינדקס' (int64), 'שכנים' (רשימה ריקה).
2. 'מבחן': מורכב מ-10,000 נקודות נתונים, לכל אחת מהן תכונות: 'הטבעה' (128 צפים), 'אינדקס' (int64), 'שכנים' (רשימת 'אינדקס' ו'מרחק' של השכנים הקרובים ביותר במסד הנתונים. )

• דף הבית : http://corpus-texmex.irisa.fr/

• קוד מקור : tfds.datasets.sift1m.Builder

• גרסאות :

  • 1.0.0 (ברירת מחדל): שחרור ראשוני.

• גודל הורדה : 500.80 MiB

• גודל מערך נתונים : 589.49 MiB

• שמירה אוטומטית במטמון ( תיעוד ): לא

• פיצולים :

לְפַצֵל	דוגמאות
'database'	1,000,000
'test'	10,000

• מבנה תכונה :

FeaturesDict({
    'embedding': Tensor(shape=(128,), dtype=float32),
    'index': Scalar(shape=(), dtype=int64),
    'neighbors': Sequence({
        'distance': Scalar(shape=(), dtype=float32),
        'index': Scalar(shape=(), dtype=int64),
    }),
})

• תיעוד תכונה :

תכונה	מעמד	צוּרָה	Dtype	תיאור
	FeaturesDict
הטבעה	מוֹתֵחַ	(128,)	לצוף32
אינדקס	סקלר		int64	אינדקס בתוך הפיצול.
שכנים	סדר פעולות			השכנים המחושבים, שזמינים רק לפיצול המבחן.
שכנים/מרחק	סקלר		לצוף32	מרחק שכן.
שכנים/אינדקס	סקלר		int64	מדד השכנים.

• מפתחות בפיקוח (ראה as_supervised doc ): None

• איור ( tfds.show_examples ): לא נתמך.

• דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):

• ציטוט :

@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}
}