Djup hashing metoder har fått mycket uppmärksamhet nyligen, som uppnår lovande resultat genom att dra nytta av den starka representation makt djupa nätverk. Men de flesta befintliga djup hashing metoder lär sig en hel uppsättning av hashing funktioner oberoende och direkt, samtidigt ignorera sambandet mellan olika hashing funktioner som kan främja hämtning noggrannheten kraftigt. Inspirerad av den sekventiella beslutsförmågan hos djupt förstärkande lärande föreslår vi i detta dokument en ny strategi för fördjupat lärande för Image Hashing (DRLIH). Våra föreslagna DRLIH modeller hashing inlärningsproblem som en Markov beslutsprocess (MDP), som lär sig varje hashing funktion genom att korrigera de fel som införts av tidigare och främjar hämtning noggrannhet. Såvitt vi vet är detta det första arbetet som försöker ta itu med haschproblem ur ett djupt förstärkande lärandeperspektiv. De viktigaste bidragen från vår föreslagna DDRLIH-strategi kan sammanfattas på följande sätt: (1) Vi föreslår ett djupt förstärkande hashnät för lärande. I vår föreslagna DRLIH metod, använder vi återkommande neurala nätverk (RNN) som agenter för att modellera hashing funktioner, som vidtar åtgärder för att projicera bilder i binära koder sekventiellt, så att nuvarande hashing funktion lärande kan ta hänsyn till tidigare hashing funktioner' fel. (2) Vi föreslår en sekventiell inlärningsstrategi baserad på föreslagna DRLIH. Vi definierar tillståndet som en tuple av interna funktioner i RNN:s dolda lager och bildfunktioner, som mycket väl kan återspegla historiska beslut som fattas av agenterna. Vi föreslår också en åtgärdsgruppsmetod för att förbättra korrelationen mellan hashfunktionerna i samma grupp. Experiment på tre allmänt använda datauppsättningar visar effektiviteten i vår föreslagna DDRLIH-strategi.
Alldeles nyligen föreslog Zhang et.al REF ett djupt förstärkande lärande för bildhashing, som lär sig sambandet mellan olika hashing funktioner.
Deep Reinforcement Learning for Image Hashing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}