Inlärning baserade hashing metoder har tilldragit sig stor uppmärksamhet på grund av deras förmåga att kraftigt öka skalan på vilken befintliga algoritmer kan fungera. De flesta av dessa metoder är utformade för att generera binära koder som bevarar Euclidean avstånd i det ursprungliga utrymmet. Manifold inlärningstekniker, däremot, är bättre i stånd att modellera den inneboende strukturen inbäddad i den ursprungliga högdimensionella data. Dessa modellers komplexitet och problemen med uppgifter som inte ingår i urvalet har dock tidigare gjort dem olämpliga för användning i storskaliga inbäddningar. I detta arbete funderar vi på hur man lär sig kompakta binära inbäddningar på sina inneboende grenrör. För att ta itu med de ovan nämnda svårigheterna beskriver vi en effektiv, induktiv lösning på dataproblemet utanför urvalet, och en process genom vilken icke-parametrisk mångfaldig inlärning kan användas som grund för en hashmetod. Vårt föreslagna tillvägagångssätt gör det således möjligt att utveckla en rad nya hashtekniker som utnyttjar flexibiliteten i de många olika inlärningsmetoder som finns tillgängliga. Vi visar särskilt att hashing på grundval av t-SNE [29] överträffar state-of-the-art hashing metoder på storskaliga referensdataset, och är mycket effektiv för bildklassificering med mycket korta kodlängder.
Dessutom, Shen et al. REF har utvecklat en grupp hashingtekniker baserade på en mängd olika inlärningsmetoder som Laplacian eigenmaps.
Inductive Hashing on Manifolds
{'venue': '2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2013 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}