記事へのコメント10

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    secondlife
    ベクトル検索について、とてもよくまとまっている…!

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    jerryb
    とてもよいタイトル。中身はガチ。

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    misshiki
    全80ページのスライド資料。

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    yarumato
    “データが類似しているかは、ベクトル(複数成分からなる1つの量)で表現して、距離の尺度を導入すると判断可。DeepNeuralNetworkはデータ変換規則を自動で獲得する。近似近傍探索。直積量子化”

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    deep_one
    多次元ベクトルじゃないの?データの特徴を「100次元単位ベクトル」とかで表すものだと思っていたが。

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    trashcan
    https://youtu.be/8gcH4iIGhos

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    hiboma
    発表を聞いて気持ちに寄り添えました ( 詳細な理解は正直難しかったのですが、過去につまみ食いで勉強していたのを思い出しながら全体感を掴むことができました )

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    yoshioka627
    ものすごくありがたい。だが理解できる気がしない

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    tokyocat
    ものすごくわかりたいけど、ものすごくわからない

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    f_world21
    ]

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