球哈希

最新推荐文章于 2023-01-04 16:31:08 发布
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分类专栏： hashing 文章标签： spherical hashing hashing unsupervised hashing
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球哈希是一种基于超球面的哈希技术，用于数据编码和划分。它通过选择满足特定准则的球心和半径来构建哈希函数，确保每个点被编码为0或1的概率相等，且哈希函数间相互独立。球哈希训练过程包括选择初始球心、优化球心和半径两个阶段，以达到更好的准确性和独立性。在实际应用中，可能需要防止过度拟合并设定误差范围来调整优化过程。

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球哈希：

球哈希不同与局部敏感哈希和密度敏感哈希基于随机超平面，球哈希时基于超球面的哈希技术。定义球哈希的函数族

,L为哈希编码的位数，其中每一个哈希函数事实上就是一个超球面，每个球哈希函数定义了一个球心和半径,每个超球面将空间划分为球内和球外两部分。哈希函数如下：其中d表示点与球心之间的欧式距离，点到球心的距离大于半径编码为0否则编码为1.

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球哈希Spherical Hashing
karida_诺晴
02-04 5584
Definition Spherical Hashing也是一种产生Compact Binary特征的Hashing算法，不同于基于超平面的LSH Family的Hashing技术，Spherical Hashing在原始的特征空间 定义一个超球面with球心和半径，超球面将整个维空间划分为球内和球外两部分，分别用 表示，则Hash函数可表示为： 是相似度距离度量函数，e.g  me
球哈希Spherical Hashing原理 及 在超分辨方法AIS中的应用
蓝裙子
04-17 1407
最新更新时间：2018.4.17  17：53最近看了Eduardo Pérez-Pellitero 的AIS超分辨方法，里面用到 Spherical_Hashing的结构用于KNN搜索。一开始并不清楚球哈希到底怎么建立的，看了原论文做个小总结。Spherical Hashing球哈希是什么呢？一般哈希方法都有哈希函数对不对？球哈希的哈希函数长这样：也就是说球哈希函数描述了数据空间的k个球，球心分...
Spherical Hashing解读
小胖子的博客
01-22 2174
Spherical Hashing是一种二进制编码嵌入技术，不同于现存的许多哈希技术，都是使用超平面来将数据点分离到两个不同的集合，并根据它们每一个点被分配到的集合，分配两个不同的二进制编码（+1或者-1），该技术使用一种超球面来分割数据点，使得仅仅用一个单一的超球面就可以在任意的高维空间中形成一个封闭的区域，使得比超平面必须使用d+1个平面才能在d维平面中构成封闭空间拥有更加强的空间封闭能力。
学习哈希综述：A survey on learning to hash
科研糖
01-04 1426
a survey on learning to hash
球形哈希技术在C++中的应用与实现
理想情况下，这个哈希函数会将不同的输入映射到不同的哈希值（这种性质称为哈希函数的“完美性”），但在实际应用中，由于哈希空间的限制，完全避免冲突是不可能的。因此，设计一个好的哈希函数通常是为了最小化冲突...
高级哈希哈希篮球前功
02-24
练习迭代嵌套的哈希。 指示 欢迎来到Hashketball的第二部分。 在本实验中，您将实现与嵌套数据结构一起使用的方法。 您已经在上一个实验中构建了该结构，因此我们在本实验中已为您提供了该结构。 回顾一下-您的任务...
Online K-means, SGD variant and Mini-batch K-means
karida_诺晴
07-26 2114
1. Online K-means step1: Initialize the k cluster centers z1, ...... , zk in any way;            Create counters n1, ......., nk and initialize them to zero; Step2: loop             get new data
视觉实验室及综述性Paper
karida_诺晴
03-05 687
实验室： 1. LEAR: http://lear.inrialpes.fr/index.php 2. ETHZ: http://www.vision.ee.ethz.ch/index.en.html 3. MS Media Computing Group: http://research.microsoft.com/en-us/groups/mcg/ 4. MS Visual Com
深度哈希——编译论文代码（3）
zwr1994的博客
04-20 1408
论文：Deep Supervised Hashing for Fast Image Retrievalhttps://github.com/lhmRyan/deep-supervised-hashing-DSH①第3步将CIFAR-10数据转换成LMDB格式注意convert_cifar_data.bin的用法./build/examples/cifar10/convert_cifar_data....
距离和相似度度量
weixin_30248399的博客
11-18 487
在数据分析和数据挖掘的过程中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如K最近邻（KNN）和K均值（K-Means）。当然衡量个体差异的方法有很多，最近查阅了相关的资料，这里整理罗列下。 为了方便下面的解释和举例，先设定我们要比较X个体和Y个体间的差异，它们都包含了N个维的特征，即X=（x1， x2， x3， … ...
(转)查找附近的xxx 球面距离以及Geohash方案探讨
Black_Lotus
07-26 359
[b][size=medium]本博客内容转自:[url]http://www.wubiao.info/372[/url][/size][/b] 随着移动终端的普及，很多应用都基于LBS功能，附近的某某（餐馆、银行、妹纸等等）。 基础数据中，一般保存了目标位置的经纬度；利用用户提供的经纬度，进行对比，从而获得是否在附近。 目标： 查找附近的XXX，由近到远返回结果，且结果中有与...
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一. 近邻搜索 局部敏感哈希，英文locality-sensetive hashing，常简称为LSH。局部敏感哈希在部分中文文献中也会被称做位置敏感哈希。LSH是一种哈希算法，最早在1998年由Indyk在上提出。不同于我们在数据结构教材中对哈希算法的认识，哈希最开始是为了减少冲突方便快速增删改查，在这里LSH恰恰相反，它利用的正式哈希冲突加速检索，并且效果极其明显。 LSH主要运用到高维海量数据的快速近似查找。近似查找便是比较数据点之间的距离或者是相似度。因此，很明显，LSH是向量空间模型下的东西。一切
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素质云笔记
09-06 9553
私认为，文本的相似性可以分为两类：一类是机械相似性；一类是语义相似性。 机械相似性代表着，两个文本内容上的相关程度，比如“你好吗”和“你好”的相似性，纯粹代表着内容上字符是否完全共现，应用场景在：文章去重； 语义相似性代表着，两个文本语义上的相似程度，比如“苹果”和“公司”的相似性，本篇不做这一讨论，可参考笔者的另外一篇博客：  NLP︱句子级、词语级以及句子-词语之间相似性（相关名称：
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局部敏感哈希在检索技术中，索引一直需要研究的核心技术。当下，索引技术主要分为三类：基于树的索引技术（tree-based index）、基于哈希的索引技术（hashing-based index）与基于词的倒排索引（visual words based inverted index）[1]。本文主要对哈希索引技术进行介绍。
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局部敏感哈希之KSH
雨石
03-30 6547
原始的哈希方法和基于p-stable分布的哈希方法都是随机产生的，其效果受随机函数的限制并会产生动荡。本文中描述一种有监督学习的哈希方法，根据不同的数据学习到不同的哈希方法，相对于随机产生的方法具有较大的优势。本文介绍的方法的原始论文在[1]，名为KSH，即Kernel-Based Supervised Hashing。
collection集合 地址_Java集合简介
weixin_39604685的博客
11-29 240
1、概述Java 集合框架提供了一套性能优良，使用方便的接口和类，位于java.util包中，使用集合框架的时直接从java.util中导包。Java 集合框架主要包括两种类型的容器，一种是Collection，存储一个元素集合，另一种是Map，存储键/值对映射。Collection 接口又有 3 种子类型，List、Set 和 Queue，再下面是一些抽象类，最后是具体实现类，常用的有 Arra...
[Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)
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11-10 656
　　局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing，LSH)算法是我在前一段时间找工作时接触到的一种衡量文本相似度的算法。局部敏感哈希是近似最近邻搜索算法中最流行的一种，它有坚实的理论依据并且在高维数据空间中表现优异。它的主要作用就是从海量的数据中挖掘出相似的数据，可以具体应用到文本相似度检测、网页搜索等领域。 1. 基本思想 　　局部敏感哈希的基本思想类似于一种空间域转换...
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