Lärande-baserad binär hashing har blivit ett kraftfullt paradigm för snabb sökning och hämtning i massiva databaser. På grund av kravet på diskreta utgångar för hashfunktionerna är det dock känt att det är mycket utmanande att lära sig sådana funktioner. Dessutom väljs de objektiva funktioner som används av befintliga hashingtekniker huvudsakligen heuritiskt. I detta dokument föreslår vi ett nytt generativt tillvägagångssätt för att lära sig hashfunktioner genom minimibeskrivning Längd princip så att inlärda hash koder maximalt komprimera datasetet och kan också användas för att regenerera ingångarna. Vi utvecklar också en effektiv inlärningsalgoritm baserad på den stokastiska fördelningsgradienten, som undviker den ökända svårigheten som orsakas av binära utdatabegränsningar, för att gemensamt optimera parametrarna för hashfunktionen och den tillhörande generativa modellen. Omfattande experiment på en mängd olika storskaliga datauppsättningar visar att den föreslagna metoden ger bättre hämtningsresultat än de befintliga toppmoderna metoderna. Sök efter liknande objekt i webscale dataset är ett grundläggande steg i ett antal applikationer, särskilt i bild- och dokumentsökning. Formellt, med tanke på en referensdatauppsättning X = {x i} N i=1 med x  på X  på R d, vill vi hämta liknande objekt från X för en given fråga y enligt någon likhet åtgärd sim(x, y). När det negativa Euclidean avståndet används, dvs. sim(x, y) = − x − y 2, motsvarar detta L 2 Nearest Neighbor Search (L2NNS) problem; när den inre produkten används, dvs. sim(x, y) = x y, blir det ett Maximum Inner Product Search (MIPS) problem. I detta arbete fokuserar vi på L2NNS för enkelhet, men vår metod hanterar även MIPS-problem, vilket visas i det kompletterande materialet D. Brute-force linjär sökning är dyrt för stora datauppsättningar. För att minska tids- och lagringsflaskhalsarna har två forskningsriktningar studerats ingående: (1) partitionera datauppsättningen så att endast en delmängd av datapunkter söks; (2) representera data som koder så att likhetsberäkning kan utföras mer effektivt. Den förra vänder sig ofta till sökträd eller hink-baserad uppslagning; medan den senare förlitar sig på binär hashing eller kvantization. Dessa två grupper av tekniker är ortogonala och används vanligtvis tillsammans i praktiken. I detta arbete fokuserar vi på att påskynda sökningen via binär hashing. Hashing för likhetssökning populariserades av inflytelserika verk som Locality Sensitive Hashing (Indyk och Motwani, 1998; Gionis et al., 1999; Charikar, 2002). Den crux av binär hashing är att använda en hash funktion, f (·) : X → {0, 1} l, som kartlägger de ursprungliga proverna i X  på R d till l-bitars binära vektorer h  till {0, 1} l samtidigt bevara likhet * Författare är lika bidragit.
Mer nyligen, Stochastic Generative Hashing REF lär sig en generativ hashing modell baserat på den minsta beskrivning längd princip, och använder stokastisk fördelning gradient nedstigning för att optimera tillhörande variational 1.
Stochastic Generative Hashing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}