【深度学习新浪潮】展平RVQ技术详解

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展平 RVQ(Flattened Residual Vector Quantization)是一种基于矢量量化(Vector Quantization, VQ)的技术,主要用于高效地表示和压缩数据(例如图像、音频或文本嵌入)。它结合了**残差矢量量化(Residual Vector Quantization, RVQ)**的思想与“展平”操作,从而进一步优化存储和计算效率。


1. 矢量量化(Vector Quantization, VQ)

矢量量化是一种将连续的高维向量映射到离散码本(codebook)中的技术。其基本思想是:

  • 将输入数据划分为多个小段(例如,一个长向量被分割为多个子向量)。
  • 每个子向量通过查找码本中最接近的代表向量(称为码字,codeword)进行近似表示。
  • 输出的是每个子向量对应的码字索引,而不是原始数据本身。

这种方法的优点在于:

  • 数据被压缩成离散

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