2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、目前,各種類型的信息數(shù)據(jù)呈爆炸型增長。傳統(tǒng)信息處理技術(shù)正面對著前所未有的挑戰(zhàn)。如何在海量高維數(shù)據(jù)中高效查找目標(biāo)數(shù)據(jù),是計算機領(lǐng)域的熱門問題之一。近似最近鄰檢索是解決該問題的一種方案,它的主要思想是提出新的近似距離度量,檢索在這種度量下和查詢對象距離最近的數(shù)據(jù)對象。目前,許多近似最近鄰算法陸續(xù)出現(xiàn),且被應(yīng)用于多個領(lǐng)域。
  乘積量化是解決此問題的有效方法之一,具有內(nèi)存消耗低,查詢效率高等優(yōu)點。不過,乘積量化需建立量化中心的距離查詢表

2、,時間復(fù)雜度較高。針對此缺點有人提出了k-means哈希量化,直接把向量數(shù)據(jù)量化為二進(jìn)制碼,且盡量保持?jǐn)?shù)據(jù)的空間近鄰結(jié)構(gòu)。由于二進(jìn)制碼漢明距離的計算遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于向量歐氏距離計算,此方法節(jié)省了存儲空間和運行時間。然而它本質(zhì)上是把一個高維超立方體放在原始空間內(nèi)做迭代優(yōu)化,若立方體維度較高,優(yōu)化速度過慢,內(nèi)存消耗也比較大。
  為此,本文提出了一種新的量化算法——堆疊哈希量化算法。若要提高二進(jìn)制碼對于原始數(shù)據(jù)的近似程度,不能僅依靠增大超立方

3、體的維度,可以通過利用多層低維立方體對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行逐步逼近,本文稱之為堆疊哈希量化。該算法的核心思想為:第一步,在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上,用乘積量化將高維訓(xùn)練集劃分為多個低維訓(xùn)練集;第二步,對低維子空間進(jìn)行k-means哈希訓(xùn)練產(chǎn)生相應(yīng)碼本;第三步,計算上一步之后的誤差向量,將其作為新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行碼本訓(xùn)練,得到相應(yīng)碼本;重復(fù)第三步直至達(dá)到給定誤差或規(guī)定碼本層數(shù)。再利用分層碼本集對數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼,得到多層哈希碼。在線查詢階段,首先利用分層碼

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