Optimized Product Quantization 論文筆記
摘要 乘積量化（PQ）是一種有效的矢量量化方法。乘積量化器可以以非常低的存儲器/時間成本生成指數大的碼本。 PQ的本質是將高維向量空間分解為子空間的笛卡爾乘積，然后分別量化這些子空間。 ...
原文：Product Quantization for Nearest Neighbor Search 論文筆記
摘要 本文介紹了一種基於乘積量化的近似最近鄰搜索方法。 這個想法是將空間分解為低維子空間的笛卡爾積，並分別量化每個子空間。 矢量由其子空間量化索引和短碼表示。 可以從它們的碼字有效地估計兩個矢量之間的歐氏距離。 非對稱版本增加了精度，因為它計算向量和碼字之間的近似距離。 實驗結果表明，我們的方法有效地搜索最近鄰居，特別是與倒置文件系統相結合。 SIFT和GIST圖像描述符的結果顯示出優異的搜索精 ...
2019-02-17 10:12 0 558 推薦指數：
相關推薦
論文筆記：Progressive Neural Architecture Search
Progressive Neural Architecture Search 2019-03-18 20:28:13 Paper：http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers ...
論文筆記：DARTS: Differentiable Architecture Search
DARTS: Differentiable Architecture Search 2019-03-19 10:04:26accepted by ICLR 2019 Paper：https://arxiv.org/pdf/1806.09055.pdf Code：https ...
論文筆記系列-Neural Architecture Search With Reinforcement Learning
摘要 神經網絡在多個領域都取得了不錯的成績，但是神經網絡的合理設計卻是比較困難的。在本篇論文中，作者使用 遞歸網絡去省城神經網絡的模型描述，並且使用 增強學習訓練RNN，以使得生成得到的模型在驗證集上取得最大的准確率。 在 CIFAR-10數據集上，基於本文提出的方法生成的模型在測試集上得 ...
論文筆記系列-DARTS: Differentiable Architecture Search
Summary 我的理解就是原本節點和節點之間操作是離散的，因為就是從若干個操作中選擇某一個，而作者試圖使用softmax和relaxation（松弛化）將操作連續化，所以模型結構搜索的任務就轉變成 ...
論文筆記系列-Neural Network Search ：A Survey
論文筆記系列-Neural Network Search ：A Survey 論文 筆記 NAS automl survey review reinforcement learning Bayesian ...
論文筆記——NEURAL ARCHITECTURE SEARCH WITH REINFORCEMENT LEARNING
論文地址：https://arxiv.org/abs/1611.01578 1. 論文思想 強化學習，用一個RNN學一個網絡參數的序列，然后將其轉換成網絡，然后訓練，得到一個反饋，這個反饋作用於RNN網絡，用於生成新的序列。 2. 整體架構 3. RNN網絡 4. 具體實現 ...
論文筆記系列--Progressive Differentiable Architecture Search：Bridging the Depth Gap between Search and Evaluation
為方便說明，如無特殊說明后文將PDARTS來指代該篇論文。閱讀本文之前需要對DARTS有一定了解。，如果還不太清楚DARTS可以閱讀這篇文章。 Motivation 進來有很多種NAS技術相繼提出，主要有基於強化學習的，基於進化算法的，還有基於梯度下降的，不同算法有不同優缺點。本文 ...