faiss 学习 github wiki 介绍 Faiss:Facebook开源的相似性搜索类库 安装 在Mac系统编译安装Faiss faiss教程跟进--Makefile 编译 faiss安装 makefile.inc的作用 按照教程可以分别生成libfaiss.a与libgpufaiss.a静态库文件 Centos 7.3 编译 & 安装 & 测试 facebook faiss 索引学习 houkai的一系列博客 pengwei的一系列文章以及向量搜索专栏 坑 首先想在本地mac上编…

在多个GPU上运行Faiss以及性能测试 一.Faiss的基本使用 1.1在CPU上运行 Faiss的所有算法都是围绕index展开的.不管运行搜索还是聚类,首先都要建立一个index. import faiss # make faiss available index = faiss.IndexFlatL2(d) # build the index # d is the dimension of data 在运行上述代码后,就可以添加数据并运行搜索了. index.add(xb) # xb i…

可以看这里的文章: https://www.leiphone.com/news/201703/84gDbSOgJcxiC3DW.html https://waltyou.github.io/Faiss-In-Project/…

它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库.而该领域一直是传统的搜索引擎的短板.借助Faiss,Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索(nearest neighbor search),比此前的最前沿技术快 8.5 倍,并创造出迄今为止学术圈所见最快的.运行于 GPU 的 k-selection 算法.Facebook 人工智能实验室(FAIR) 借此创造了数个世界纪录,包括在十亿高维矢量上的构建的.世界最快的 k-nearest-neighbor 图. 相似性搜索的本质 传统…

本文首发于 vivo 互联网技术微信公众号 https://mp.weixin.qq.com/s/wLMvJPXXaND9xq-XMwY2Mg作者:Eike Dehling翻译:杨振涛 本文由来自 Textkernel 的软件与数据工程师 Eike Dehling 于2018年10月23日发布与其Linkedin 的 pulse 上,已获得翻译授权. 英文原文链接:https://www.linkedin.com/pulse/searching-deep-learning-eike-dehlin…

索引是faiss的关键知识,我们重点介绍下. 索引方法汇总 有些索引名,我就不翻译了,根据英文名去学习更准确. 索引名 类名 index_factory 主要参数 字节数/向量 精准检索 备注 精准的L2搜索 IndexFlatL2 "Flat" d 4*d yes brute-force 精准的内积搜索 IndexFlatIP "Flat" d 4*d yes 归一化向量计算cos Hierarchical Navigable Small World graph…

https://www.leiphone.com/news/201703/84gDbSOgJcxiC3DW.html 本月初雷锋网报道,Facebook 开源了 AI 相似性搜索工具 Faiss.而在一个月之后的今天,Facebook 发布了对 Faiss 的官方原理介绍. 它是一个能使开发者快速搜索相似多媒体文件的算法库.而该领域一直是传统的搜索引擎的短板.借助Faiss,Facebook 在十亿级数据集上创建的最邻近搜索(nearest neighbor search),比此前的最前沿技术快…

阅读文献:https://zhuanlan.zhihu.com/p/35030348 参考文献:https://www.leiphone.com/news/201803/nlG3d4sZnRvgAqg9.html 阿里Tree-based Deep Match(TDM) 背景 工业界的技术发展也经历了几代的演进,从最初的基于统计的启发式规则方法,逐渐过渡到基于内积模型的向量检索方法.如何在匹配阶段的计算效率约束下引入更先进的复杂深度学习模型成为了下一代匹配技术发展的重要方向. 公式(1) I)第…

https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/45530.pdf https://zhuanlan.zhihu.com/p/25343518 https://zhuanlan.zhihu.com/p/52169807 https://zhuanlan.zhihu.com/p/52504407 1.问题建模 把推荐问题建模成一个“超大规模多分类”问题.即在时刻,为用户(上下文信息)在视…

1.Faiss简介 Faiss是Facebook AI团队开源的针对聚类和相似性搜索库,为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类,支持十亿级别向量的搜索,是目前最为成熟的近似近邻搜索库.它包含多种搜索任意大小向量集(备注:向量集大小由RAM内存决定)的算法,以及用于算法评估和参数调整的支持代码.Faiss用C++编写,并提供与Numpy完美衔接的Python接口.除此以外,对一些核心算法提供了GPU实现.相关介绍参考<Faiss:Facebook 开源的相似性搜索类库> 2.Faiss安装 参考&l…