وب سایت تخصصی شرکت فرین
دسته بندی دوره ها
1

استفاده از PyNNDescent و nessvec برای فهرست کردن وکتورهایی با ابعاد بسیار زیاد

سرفصل های دوره

نحوه فهرست بندی بردارهای ابعادی بالا مانند تعبیه Word با استفاده از یک الگوریتم نزدیک نزدیکترین همسایه ، که توسط Leland McInnes طراحی شده است.

عنوان اصلی : Use PyNNDescent and `nessvec` to Index High Dimensional Vectors (Word Embeddings)

سرفصل های دوره :

01 از Pynndescent و `nessvec` برای فهرست بندی بردارهای ابعادی بالا (تعبیه کلمه) استفاده کنید

نمایش سرفصل های انگلیسی

Use PyNNDescent and `nessvec` to Index High Dimensional Vectors (Word Embeddings)

139,000 تومان
بیش از یک محصول به صورت دانلودی میخواهید؟ محصول را به سبد خرید اضافه کنید.
خرید دانلودی فوری

در این روش نیاز به افزودن محصول به سبد خرید و تکمیل اطلاعات نیست و شما پس از وارد کردن ایمیل خود و طی کردن مراحل پرداخت لینک های دریافت محصولات را در ایمیل خود دریافت خواهید کرد.

ایمیل شما:
تولید کننده:
مدرس:
شناسه: 23685
حجم: 216 مگابایت
مدت زمان: 49 دقیقه
تعداد دیسک: 1 عدد
زبان: انگلیسی ساده و روان
تاریخ انتشار: 27 شهریور 1401
استفاده از PyNNDescent و nessvec برای فهرست کردن وکتورهایی با ابعاد بسیار زیاد
استفاده از PyNNDescent و nessvec برای فهرست کردن وکتورهایی با ابعاد بسیار زیاد 1
استفاده از PyNNDescent و nessvec برای فهرست کردن وکتورهایی با ابعاد بسیار زیاد 2
استفاده از PyNNDescent و nessvec برای فهرست کردن وکتورهایی با ابعاد بسیار زیاد 3
استفاده از PyNNDescent و nessvec برای فهرست کردن وکتورهایی با ابعاد بسیار زیاد 4
استفاده از PyNNDescent و nessvec برای فهرست کردن وکتورهایی با ابعاد بسیار زیاد 5
استفاده از PyNNDescent و nessvec برای فهرست کردن وکتورهایی با ابعاد بسیار زیاد 6
طراحی سایت و خدمات سئو

139,000 تومان
افزودن به سبد خرید