Snabbt närmaste grannsökning blir ett allt viktigare verktyg för att lösa många storskaliga problem. På senare tid har ett antal metoder för att lära sig databeroende hashfunktioner utvecklats. I detta arbete föreslår vi en kolumn generering baserad metod för lärande databeroende hash funktioner på grundval av närhet jämförelse information. Med tanke på en uppsättning trioler som kodar den parvisa jämförelseinformationen lär sig vår metod hashfunktioner som bevarar de relativa jämförelseförhållandena i datan så väl som möjligt inom ramen för det storskaliga lärandet. Inlärningsförfarandet genomförs med hjälp av kolonngenerering och därmed kallas CGHash. Vid varje iteration av kolonngenereringen väljs den bästa hashfunktionen. Till skillnad från de flesta andra hashing metoder, vår metod generaliseras till nya datapunkter naturligt; och har ett utbildningsmål som är konvex, vilket säkerställer att den globala optimal kan identifieras. Experiment visar att den föreslagna metoden lär sig kompakta binära koder och att dess hämtningsprestanda på ett gynnsamt sätt jämförs med toppmoderna metoder när de testas på ett fåtal referensdatauppsättningar. * anger lika bidrag.
Vi är också inspirerade av den senaste kolumngenerering baserad hashing metod, kolumn generation hashing (CGH) REF, som iterativt lär sig hash funktioner med hjälp av kolumngenerering.
Learning Hash Functions Using Column Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}