Locality Sensitive Hashing(局部敏感哈希)之cross-polytope LSH
一、概述 近鄰搜索在計算機科學中是一個非常基礎的問題，在信息檢索、模式識別、機器學習、聚類等領域有着廣泛的應用。如果在d維空間中，我們有n個數據點，采用暴力搜索尋找最近鄰的時間復雜度為O(dn)。當前我們的數據量越來越大，因此我們需要一些新的數據結構來查找最近鄰，使得任意給定一個數據就能 ...
原文：從NLP任務中文本向量的降維問題，引出LSH（Locality Sensitive Hash 局部敏感哈希）算法及其思想的討論
. 引言 近似近鄰搜索被提出所在的時代背景和挑戰 x ：從NN Neighbor Search 說起 ANN的前身技術是NN Neighbor Search ，簡單地說，最近鄰檢索就是根據數據的相似性，從數據集中尋找與目標數據最相似的項目，而這種相似性通常會被量化到空間上數據之間的距離，例如歐幾里得距離 Euclidean distance ，NN認為數據在空間中的距離越近，則數據之間的相似性越 ...
2019-06-19 20:46 2 1170 推薦指數：
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