LSH-attention
时间: 2023-09-24 22:09:03 浏览: 71
LSH-attention是Local Sensitive Hashing Attention的缩写,它是一种用于自然语言处理任务中的注意力机制。在传统的自注意力机制中,每个查询都要与所有的键进行计算以获得注意力权重。而在LSH-attention中,通过使用哈希函数将查询和键映射到桶中,只有在同一个桶中的查询和键之间才会进行注意力计算,从而减少了计算量。这种方法在大规模应用中可以显著提高效率,并且在一些任务上具有可比较的性能。
相关问题
lsh实现python
lsh是Locality Sensitive Hashing(局部敏感哈希)的缩写,是一种用于高效处理海量数据的近似近邻搜索技术。而Python是一种广泛使用的编程语言,拥有丰富的科学计算、机器学习和数据处理库。所以,我们可以利用Python来实现LSH算法。
要实现LSH算法,首先需要理解LSH的核心思想。LSH利用哈希函数将数据点映射到不同的桶中,使得相似的数据点具有更高的概率被映射到相同的桶中。通过在相同的桶中进行近似近邻搜索,可以在大规模数据集中高效地找到相似的数据。
在Python中,我们可以使用NumPy和Scikit-learn等库来进行LSH算法的实现。首先,我们需要选择合适的哈希函数,并使用该函数将数据点映射到不同的桶中。然后,我们可以根据实际需求设计相似度度量和查询算法,以在桶中找到近似近邻。
具体步骤如下:
1. 导入所需的库,如NumPy和Scikit-learn。
2. 定义LSH函数,选择合适的哈希函数并实现哈希操作。
3. 载入数据集,并使用LSH函数将数据点映射到不同的桶中。
4. 实现相似度度量函数,通过计算数据点之间的距离或相似度来评估它们的相似程度。
5. 实现查询算法,通过在桶中搜索近似近邻来寻找相似的数据点。
6. 将LSH算法应用于实际问题,比如近似最近邻搜索,数据去重等。
需要注意的是,在实际应用中,LSH算法的性能往往取决于哈希函数的选择和参数的调优。因此,我们可以通过实验和调试来优化LSH算法的性能,并根据实际需求进行调整。
总之,利用Python可以实现LSH算法,并通过各种科学计算和数据处理库提供的功能来进行优化和扩展。这样就可以在海量数据集上高效地进行相似度搜索和数据处理。
python实现LSH算法
LSH(局部敏感哈希)是一种用于高维数据的近似最近邻搜索的技术。以下是Python实现LSH算法的步骤:
1. 安装必要的库:numpy和bitarray。可以使用以下命令进行安装:
```shell
pip install numpy bitarray
```
2. 导入库:
```python
import numpy as np
from bitarray import bitarray
```
3. 定义哈希函数:
```python
def hash_vector(v, planes):
return "".join(['1' if np.dot(v, plane) > 0 else '0' for plane in planes])
```
4. 定义LSH类:
```python
class LSH:
def __init__(self, num_planes, input_dim):
self.num_planes = num_planes
self.input_dim = input_dim
self.planes = np.random.normal(size=(num_planes, input_dim))
self.hash_tables = {}
for i in range(num_planes):
self.hash_tables[i] = {}
def add(self, v, label):
hash_val = hash_vector(v, self.planes)
for i in range(self.num_planes):
if hash_val[i] not in self.hash_tables[i]:
self.hash_tables[i][hash_val[i]] = bitarray(self.input_dim)
self.hash_tables[i][hash_val[i]].setall(0)
self.hash_tables[i][hash_val[i]][label] = 1
def query(self, v):
hash_val = hash_vector(v, self.planes)
candidates = None
for i in range(self.num_planes):
if hash_val[i] not in self.hash_tables[i]:
return None
if candidates is None:
candidates = self.hash_tables[i][hash_val[i]]
else:
candidates = candidates & self.hash_tables[i][hash_val[i]]
return candidates
```
5. 创建LSH对象并添加数据:
```python
lsh = LSH(num_planes=10, input_dim=100)
for i in range(1000):
v = np.random.normal(size=100)
lsh.add(v, i)
```
6. 查询最近邻:
```python
query_v = np.random.normal(size=100)
candidates = lsh.query(query_v)
if candidates is not None:
distances = np.linalg.norm(query_v - candidates, axis=1)
nearest_neighbor = np.argmin(distances)
```
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