using a very uninformative prior P(θ)∝1P(\theta) \propto 1P(θ)∝1,
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PolarQuant采用截然不同的思路解决内存开销问题。它不采用指示各轴距离的标准坐标来描述向量，而是将其转换为极坐标系下的极坐标。这好比将“向东3个街区，向北4个街区”替换为“沿37度方向行进5个街区”。由此产生两部分信息：代表核心数据强度的半径，以及指示数据方向或含义的角度。由于角度模式已知且高度集中，模型无需执行昂贵的数据归一化步骤，因为数据被映射到一个边界已知、固定可预测的“圆形”网格上，而非边界不断变化的“方形”网格。这使得PolarQuant能够消除传统方法必须承担的内存开销。。关于这个话题，WhatsApp 網頁版提供了深入分析