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深度学习哈希研究与发展

《数据通信》2018年 第2期 | 孙瑶   宁波大学信息科学与工程学院 浙江宁波315211
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摘 要:在很多实际应用中,如何查找到最相似的近邻数据是计算机学科中的一个基础研究内容,而由于数据集规模的迅速增长,直接比较查询的计算复杂度极高,所需要的存储空间也极大,因此基于哈希技术的近似最近邻查询成为了一个研究热点。哈希学习技术通过将数据映射成二进制编码的形式,显著减少了数据的存储开销以及计算复杂度,有效提高了大规模数据集下的检索效率。近年来,由于深度学习在特征提取上优异的表现,基于深度学习的哈希方法在数据检索中取得了显著的进展。本文分析了深度学习哈希的主要方法和研究进展,对深度学习哈希进行了介绍,并提出了其未来的研究方向。
【分 类】【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程 > 程序设计 > 数据库理论与系统
【关键词】 大规模数据检索 近似最近邻查询 深度学习哈希
【出 处】 《数据通信》2018年 第2期 49-54页 共6页
【收 录】 中文科技期刊数据库

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