Närmaste grannsökning är ett problem med att hitta datapunkter från databasen så att avstånden från dem till frågepunkten är de minsta. Att lära sig hasch är en av de viktigaste lösningarna på detta problem och har nyligen studerats i stor utsträckning. I den här artikeln presenterar vi en omfattande undersökning av lärandet till hashalgoritmer, kategorisera dem enligt sätten att bevara likheterna i: parvis likhet bevara, multivis likhet bevara, implicita likhet bevara, samt kvantisering, och diskutera sina relationer. Vi skiljer kvantifiering från parvis likhet bevara eftersom den objektiva funktionen är mycket annorlunda även om kvantisering, som vi visar, kan härledas från att bevara parvisa likheter. Dessutom presenterar vi utvärderingsprotokollen och den allmänna prestandaanalysen, och påpekar att kvantiseringsalgoritmerna presterar överlägset i termer av söknoggrannhet, söktidskostnad och rymdkostnad. Slutligen introducerar vi några nya ämnen. Index Terms-Similarity sökning, ungefär närmaste granne sökning, hashing, lära sig att hasch, kvantisering, parvis likhet bevara, multiwise likhet bevara, implicit likhet bevara J. Wang är med Microsoft Research,
För en mer omfattande undersökning av haschlitteraturen hänvisar vi läsare till REF.
A Survey on Learning to Hash
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}