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首页> 外文期刊>電子情報通信学会技術研究報告. 情報論的学習理論と機械学習 >特徴選択に基づくLocality-Sensitive Hashingによる高次元データの高速類似検索方法
【24h】

特徴選択に基づくLocality-Sensitive Hashingによる高次元データの高速類似検索方法

机译：基于特征选择的局部敏感哈希的高维数据高速相似度搜索方法

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ハミング距離による高速な類似度計算が可能なLocality-Sensitive Hashingにおいて、目標よりも多数の超平面（ビット）の重要度を評価し、重要度が高い順に目標ビット数になるまで選択を行う方法を提案する。提案方法が、指紋画像データなど数千次元を超える特徴量で、同ラベルとなるデータが極端に少ない場合でも最適化が有効に行われることを示すと共に、音声特徴量、手書き文字画像データに対しても効果を確認した。
机译：在局部敏感哈希中，它可以基于嗡嗡声距离进行高速相似度计算，该方法是评估比目标多得多的超平面（位）的重要性，并选择以重要性降序达到目标位数的方法。建议。所提出的方法表明，即使对于诸如指纹图像数据和具有相同标签的数据之类的超过数千个维度的特征量以及对于语音特征量和手写字符图像数据而言，甚至超过数千维的特征量也能够有效地进行优化。但是我确认了效果。

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