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=== 第1段階:PolarQuant === PolarQuant は、入力ベクトルをランダム直交行列で回転し、統計的に均質な分布に変換した後、固定スカラーコードブックにマッピングする。 ; ランダム回転 高次元空間でランダム直交行列 R を生成し、 x' = R x を計算する。 これにより、各次元の分布が等方的になり、量子化誤差が均一化される。 ; 固定グリッドへのマッピング 回転後のベクトル x' は、事前計算された円形または球面状のコードブックに直接量子化される。 従来の量子化のような per-channel scale を保存する必要がない。 ==== メリット ==== * 量子化定数の保存が不要 * メモリオーバーヘッドがゼロ * 低ビット量子化でも安定した誤差特性
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