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基于深度学习的散列检索技术研究进展
被引量：
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1
作者
袁明汶
钱江波
+1 位作者
董一鸿
陈华辉
《电信科学》
2018年第10期104-115,共12页
大数据时代,数据呈现维度高、数据量大和增长快等特点。面对大量的复杂数据,如何高效地检索相似近邻数据是近似最近邻查询的研究热点。散列技术通过将数据映射为二进制码的方式,能够显著加快相似性计算,并在检索过程中节省存储和通信开...
大数据时代,数据呈现维度高、数据量大和增长快等特点。面对大量的复杂数据,如何高效地检索相似近邻数据是近似最近邻查询的研究热点。散列技术通过将数据映射为二进制码的方式,能够显著加快相似性计算,并在检索过程中节省存储和通信开销。近年来深度学习在提取数据特征方面表现出速度快、精度高等优异的性能,使得基于深度学习的散列检索技术得到越来越广泛的运用。总结了深度学习散列的主要方法和前沿进展,并对未来的研究方向展开简要探讨。
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关键词
大数据
近似最近邻查询
深度学习散列
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题名
基于深度学习的散列检索技术研究进展
被引量：
1
1
作者
袁明汶
钱江波
董一鸿
陈华辉
机构
宁波大学信息科学与工程学院
出处
《电信科学》
2018年第10期104-115,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61472194
No.61572266)
浙江省自然科学基金资助项目(No.LY16F020003)~~
文摘
大数据时代,数据呈现维度高、数据量大和增长快等特点。面对大量的复杂数据,如何高效地检索相似近邻数据是近似最近邻查询的研究热点。散列技术通过将数据映射为二进制码的方式,能够显著加快相似性计算,并在检索过程中节省存储和通信开销。近年来深度学习在提取数据特征方面表现出速度快、精度高等优异的性能,使得基于深度学习的散列检索技术得到越来越广泛的运用。总结了深度学习散列的主要方法和前沿进展,并对未来的研究方向展开简要探讨。
关键词
大数据
近似最近邻查询
深度学习散列
Keywords
big data
approximate nearest neighbor query
deep learning hashing
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的散列检索技术研究进展
袁明汶
钱江波
董一鸿
陈华辉
《电信科学》
2018
1
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