Advertisement

近期关于乘积量化在最近邻搜索中的应用探讨

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文深入探讨了乘积量化（Product Quantization, PQ）技术在高效最近邻搜索领域的最新进展和应用。通过分析PQ算法如何实现高维空间中快速、准确的数据检索，文章总结了其优缺点，并展望未来可能的研究方向和发展趋势。 图像检索的最经典论文之一是关于乘积量化算法的作品，该研究最早在2011年发表于IEEE。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 近期关于乘积量化在最近邻搜索中的应用探讨
    优质
    本文深入探讨了乘积量化（Product Quantization, PQ）技术在高效最近邻搜索领域的最新进展和应用。通过分析PQ算法如何实现高维空间中快速、准确的数据检索，文章总结了其优缺点，并展望未来可能的研究方向和发展趋势。 图像检索的最经典论文之一是关于乘积量化算法的作品，该研究最早在2011年发表于IEEE。
     
  • KDTREE的近邻搜索
    优质
    K-D Tree是一种高效的数据结构，用于存储多维空间数据。它特别适用于执行快速近邻搜索，如范围查询和最近邻查找，在机器学习、计算机视觉等领域有广泛应用。 KD树搜索近邻。输入点云可以是随机生成的，也可以使用自己的点云数据。
     
  • 关于最近邻点对的O(nlogn)算法探讨
    优质
    本文深入探讨了求解最近邻点对问题的高效算法，提出了一种时间复杂度为O(nlogn)的方法，旨在优化大规模数据集下的计算效率。 最近邻点对问题可以使用O(n^2)的暴力算法来解决，也可以通过排序和分治法实现时间复杂度为O(nlogn)的更高效算法。
     
  • PySparnn: Python中稀疏数据的近似最近邻搜索！.zip
    优质
    PySparnn是一款为Python设计的高效库，专注于处理大规模稀疏数据集中的近似最近邻搜索问题。通过创新算法优化了搜索速度与准确性之间的平衡，适用于推荐系统、图像检索等领域。下载包含完整文档和示例代码。 PySparNN 是一个在 Python 中用于稀疏数据近似最近邻搜索的库。它非常适合在高维空间（如文本段落档）中找到最近的邻居，并支持余弦距离（例如 1 - cosine_similarity）。
     
  • MATLAB中的存档算法代码-ANNS：探究近似最近邻搜索技术的项目
    优质
    本项目聚焦于MATLAB平台上的ANNS（Approximate Nearest Neighbor Search）算法实现，旨在探索并优化近似最近邻搜索技术，适用于大规模数据集处理。 这是一个项目，旨在重新实现基于图形的人工神经网络（ANNS）的C++程序，并探索各种变体以提高算法性能。项目要求如下： 操作系统：Ubuntu/Debian 编译器：g++>=4.9 软件包：Anaconda>=4.5.1 和 Matlab 从下载的数据中构建一个kNN图，文件组织方式如下： ``` ├── gist │ ├── gist_100NN_100.graph │ ├── gist_base.fvecs │ ├── gist_groundtruth.ivecs │ ├── gist_learn.fvecs └── sift ├── sift_100NN_100.graph ├── sift_base.fvecs ├── sift_groundtruth.ivecs ├── sift_learn.fvecs ``` 为了使用Python版本的OPQ编码，需要安装faiss库。运行conda命令进行环境配置。
     
  • Flann快速最近邻搜索库使用手册
    优质
    《Flann快速最近邻搜索库使用手册》旨在为开发者提供全面指导，帮助其高效利用FLANN库进行大规模数据集上的快速近似最近邻搜索。 Flann快速最近邻搜索库的手册提供了快速入门用法的介绍以及主要类和方法的详细讲解。手册帮助用户了解如何使用该库进行高效的最近邻搜索操作，并且包含了必要的示例代码，以方便新手上手实践。通过阅读手册，开发者可以掌握Flann的核心功能及其应用技巧，从而在实际项目中有效利用这一强大的工具来解决各种数据匹配和检索问题。
     
  • VPTree: 通用度量空间中VP树（有利位置树）的最近邻搜索实现
    优质
    本研究提出了一种在通用度量空间中高效实现VP树的数据结构及其算法，并应用于最近邻搜索问题，展示了其在大规模数据集上的优越性能。 基于 C++ 的 VP 树（Vantage Point 树）实现参考了 Peter N. Yianilos 在 1993 年提出的“通用度量空间中最近邻搜索的数据结构和算法”。
     
  • K近邻(KNN)算法: 最近邻方法
    优质
    K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法是一种基本的数据分类与回归方法，通过计算待分类样本与训练集中各点的距离，选取距离最近的K个邻居投票决定该样本的类别。 KNN（K近邻）算法是指每个样本由其最接近的k个邻居来代表。 用一句古语来说就是“物以类聚，人以群分”。例如一个人的朋友圈中有马云、王健林、李嘉诚等知名人士，那么这个人很可能也是这个圈子中的一员。同样地，一个爱好游戏的人的朋友圈里大部分也应该是玩游戏的；爱喝酒的人的朋友圈则多为爱喝酒之人。正如那句话所说，“臭味相投”。 最近邻算法是一种分类方法，在1968年由Cover和Hart提出，适用于字符识别、文本分类以及图像识别等领域。 该算法的基本思想是：一个样本如果与数据集中k个最相似的样本大多数属于同一类别，则认为这个样本也属于这一类。
     
  • 基于KD-Tree的快速DBSCAN算法及其最近邻搜索方法
    优质
    本研究提出了一种基于KD-Tree优化的快速DBSCAN算法及高效最近邻搜索策略，显著提升了聚类效率与准确度。 基于密度的带噪声应用程序空间聚类（DBSCAN）采用快速dbscan算法，并通过Kd-tree进行最近邻居搜索。调用方式如下： 设置参数： - double eps = 0.02 ; // 搜索半径 - int minPts = 1 ; // 最小点数 创建Dbscan对象： ```java Dbscan dbscan = new Dbscan<>(eps, minPts); ``` 准备待聚类的数据实例列表： ```java List instances = new LinkedList<>(); instances.add(new Instance(new double[]{120.1, 30.2}, new Object[]{1, 2, 3})); // 更多数据实例添加方式相同，此处省略。 ``` 以上是基于DBSCAN算法的快速调用示例。
     
  • BF-KNN：基于GPU的蛮力K近邻搜索算法
    优质
    BF-KNN是一种专为GPU设计的高效蛮力K近邻搜索算法，适用于大规模数据集下的机器学习任务加速处理。 在GPU上进行蛮力k最近邻搜索（bf-knn）实现了一种方法，在GPU上并行查找许多查询中的k个最近邻居。这种方法利用了基本的GPU计算原语的进步。通过CUDA内核计算出查询和引用之间的平方欧几里德距离，该内核是基于库中矩阵乘法子例程修改而来的。选择最接近的邻居则是通过在排序与合并功能之上构建截断合并排序来完成的。相比最先进的方法，bf-knn运行更快并且能处理更大的输入数据集。 要下载并编译bf-knn演示，请执行以下命令： ``` git clone git@github.com:NVlabs/moderngpu.git git clone git@github.com:geomlab-ucd/bf-knn.git cd bf-knn nvcc -arch=sm_21 -I ../moderngpu/inc ```