Semantisk hashing har blivit ett kraftfullt paradigm för snabb likhetssökning i många system för informationssökning. Även om ganska framgångsrika, tidigare tekniker kräver i allmänhet två steg utbildning, och binära begränsningar hanteras ad-hoc. I detta dokument presenterar vi en end-to-end Neural Architecture for Semantic Hashing (NASH), där binära hashing koder behandlas som Bernoulli latent variabler. En neural variational inference ram föreslås för träning, där gradienter är direkt bakåtpropagated genom diskret latent variabel för att optimera hash-funktionen. Vi drar också kopplingar mellan den föreslagna metoden och teorin om räntesnedvridning, som utgör en teoretisk grund för det föreslagna ramverkets effektivitet. Experimentella resultat från tre offentliga datauppsättningar visar att vår metod avsevärt överträffar flera toppmoderna modeller på både oövervakade och övervakade scenarier.
NASH REF ) hittar en binär kod till varje dokument för snabb informationssökning, med hjälp av en end-to-end neural arkitektur.
NASH: Toward End-to-End Neural Architecture for Generative Semantic Hashing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}