Abstract-Även om hash funktion lärande algoritmer har uppnått stor framgång under de senaste åren, de flesta befintliga hash modeller är offline, som inte är lämpliga för behandling av sekventiella eller online data. För att ta itu med detta problem föreslår detta arbete en hashmodell online för att ta emot data som kommer i ström för online-inlärning. Särskilt föreslås en ny förlustfunktion för att mäta likhetsförlusten mellan ett par dataprover i hamming utrymme. Sedan härleds och optimeras en strukturerad hashmodell på ett passivt aggressivt sätt. Teoretisk analys av den övre gränsen för den kumulativa förlusten för den föreslagna hashmodellen på nätet tillhandahålls. Dessutom utökar vi vår online-hashing från en enda modell till en multi-modell online hashing som tränar flera modeller för att behålla olika online hashing modeller för att undvika partisk uppdatering. De föreslagna hashmodellernas konkurrenskraft och effektivitet verifieras genom omfattande experiment på flera storskaliga datauppsättningar jämfört med relaterade hashmetoder.
Online Hashing (OKH) REF lär sig hashfunktionerna från en ström av likhetsmärkta datapar med en "passiv-aggressiv" metod.
Online Hashing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}