【摘 要】
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哈希作为近似近邻搜索的一种主流方法,通过将样本索引为紧致的二值编码,在计算效率和存储上都非常高效.由于二值码的离散特性,以往的哈希方法往往需要将二值码松弛为实数值才
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室,中国科学院大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金(2015CB351802);国家自然科学基金(61772500);中国科学院前沿科学重点研究项目(QYZDJ-SSW-JSC009);中国科学院青年创新促进会(2015085)资助~~
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哈希作为近似近邻搜索的一种主流方法,通过将样本索引为紧致的二值编码,在计算效率和存储上都非常高效.由于二值码的离散特性,以往的哈希方法往往需要将二值码松弛为实数值才能高效地进行优化,因此在优化完成后重新将实数值的结果量化为二值时难免会由于二值的汉明空间与实数值的欧氏空间之间的差异而遇到性能上的损失问题.为了更好地解决量化损失的问题,本文提出了一种深度离散优化哈希(Deep Discrete Optimization Hashing,DDOH)方法.首先,设计了一种新的离散优化算法,通过直接在二值的汉明空间
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