Vi föreslår en probabilistisk modell för att härleda övervakade latenta variabler i hammingrymden från observerade data. Vår modell möjliggör samtidig slutledning av antalet binära latenta variabler, och deras värden. De latenta variablerna bevarar områdets struktur av data i en mening att objekt i samma semantiska koncept har liknande latenta värden, och objekt i olika begrepp har olika latenta värden. Vi formulerar det övervakade oändliga latenta variabla problemet baserat på en intuitiv princip om att dra ihop objekt om de är av samma typ, och skjuta isär dem om de inte är det. Vi kombinerar sedan denna princip med en flexibel indisk buffetprocess före de latenta variablerna. Vi visar att de inferred övervakade latenta variablerna kan användas direkt för att utföra en närmaste grannsökning för hämtningsändamål. Vi introducerar en ny tillämpning av dynamiskt förlänga hash koder, och visa hur man effektivt par strukturen av hash koder med ständigt växande struktur i grannskapet bevara oändliga latent utrymme.
I övervakad miljö, Quadrianto et al. REF presenterar en probabilistisk modell för lärande och utvidgning av binära hashkoder.
The Supervised IBP: Neighbourhood Preserving Infinite Latent Feature Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}