【人工智能的数学基础】局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing)

已于 2023-06-26 02:06:25 修改
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分类专栏： MCP实战开发AI大模型应用与大数据计算架构 文章标签： 自然语言处理 人工智能 语言模型 python 开发语言
于 2023-06-26 01:53:52 首次发布
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局部敏感哈希（LSH）是一种用于高维大数据集的检索算法，尤其适用于近似最近邻搜索。通过设计特定的哈希函数，相似的点在哈希后仍能保持较高概率相同，而距离较远的点则概率较低。LSH涉及(R,cR,P1,P2)-敏感哈希函数，通过调整哈希键长和哈希表数量提高相似向量检索概率。此外，文章还介绍了基于汉明距离和余弦相似度的LSH实现方法。" 83720036,8189494,PyQt实现股票代码一览的QTabWidget界面设计,"['Python', 'GUI开发', 'PyQt', '数据可视化']

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Locality Sensitive Hashing.

在机器学习领域，经常会面临检索问题：比如给定一个特征向量，检索数据库中与其相似的特征向量。如果是在低维度的小数据集中，可以使用线性查找（Linear Search，如KNN）的方法；但是在高维度大数据集中，线性查找的效率很低，显然是不可行的。

如何从高维度大数据集中找到与某个向量最相似的一个或多个向量，是检索任务中的一个难点。

在这种高维度大数据集中的检索，通常需要使用最近邻最相似查找（Approximate Nearest Neighbor, ANN）的方法。局部敏感哈希（Locality Sensitive Hashing, LSH） 是一种最近邻最相似搜索算法，有比较可靠的理论根据且在高维数据中表现比较好，很适合应用在检索任务中。

与一般的哈希算法不同，局部敏感哈希具有位置敏感性，也就是散列前类似的点（距离近的点）&#

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AI图像检索系统：从传统哈希到深度哈希的演进
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05-11 944
随着互联网图像数据呈指数级增长，高效的图像检索技术成为计算机视觉领域的核心需求。传统基于文本标签的检索方式难以应对海量非结构化图像数据，基于内容的图像检索（CBIR）技术应运而生。哈希算法通过将高维图像特征映射为紧凑二进制码（哈希码），实现快速相似度搜索，成为图像检索的核心技术之一。本文聚焦哈希技术在图像检索中的演进，从传统哈希算法的理论基础出发，逐步解析深度哈希技术如何通过深度学习突破传统方法的瓶颈。通过技术原理对比、数学模型推导、代码实现示例和应用场景分析，构建完整的技术知识体系。背景介绍。
哈希指纹技术详解：从原理到应用
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哈希函数HHHHD→RHD→R其中DDD是可能的输入数据域，RRR是哈希值域，通常∣D∣≫∣R∣∣D∣≫∣R∣。哈希指纹技术通过将复杂数据转换为简短的数字摘要，实现了海量数据的高效比较和检索。从简单的文件校验到复杂的区块链系统，从文本查重到分布式存储去重，哈希指纹已经成为现代信息技术的基础设施之一。随着数据规模的不断增长和应用场景的多样化，哈希指纹技术将继续演化，应对新的挑战和需求。
局部敏感哈希（Locality Sensitive Hashing，LSH）
强化学习曾小健
07-13 469
Locality Sensitive Hashing，LSH 1. 基本思想 局部敏感（Locality Senstitive）：即空间中距离较近的点映射后发生冲突的概率高，空间中距离较远的点映射后发生冲突的概率低。 局部敏感哈希的基本思想类似于一种空间域转换思想，LSH算法基于一个假设： 如果两个文本在原有的数据空间是相似的，那么分别经过哈希函数转换以后的它们也具有很高的相似度； 相反，如果它们本身是不相似的，那么经过转换后它们应仍不具有相似性。 假设一个局部敏感哈希函数具有10个不同的输出值
局部敏感哈希-Locality Sensitive Hashing
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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。
LSH（局部敏感度哈希）
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01-19 4569
LSH（局部敏感度哈希） 1 intuition 在很多应用领域中，我们面对和需要处理的数据往往是海量并且具有很高的维度，怎样快速地从海量的高维数据集合中找到与某个数据最相似（距离最近）的一个数据或多个数据成为了一个难点。 例如推荐系统的用户协同过滤中，我们拥有4亿活跃用户，每个用户可以用一个高维向量表示，如果计算用户的两两相似度，需要花费很长的时间；在商品协同过滤中，单JD泰国就拥有超过2500万个商品，每个商品可以用一个高维向量表示(商品名称的embedding+一些数值型属性)，如果要计算所有商
Locality Sensitive Hashing ( LSH，局部敏感哈希 ) 详解
HappinessSourceL的博客
01-15 1625
这篇文章想给大家介绍一个神奇的东东：LSH首先看看它有什么用先~它可以快速地找出海量数据中的相似数据点，听着有点抽象？那我们来举个实际的例子，比如说你有海量的网页（这里的网页是指你拥有的本地数据，不是指互联网上的），你现在想找和一个特定网页相似的其它网页，就比如你想在海量的网页中找出和我这篇博文相似的网页~最naive的方法就是去遍历整个数据集，一个一个页面去比较，看看哪一个页面和我的这个页面最相...
LSH局部敏感哈希
weixin_36378508的博客
09-06 3043
简介 局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing,LSH)主要是为了处理高维度数据的查询和匹配等操作。 相似度的计算有多种方式：欧氏距离、余弦相似度或者Jaccard相似度，不管以何种计算方式，在数据维度较小时，都可以用naive的方式直接遍历每一个pair去计算。 但当数据维度增大到一定程度时，计算复杂度就开始飙升了 【文本相似性计算】minHash和LSH算法 大规模数据的相似度计算：LSH算法 Jaccard相似度 判断两个集合是否相等，一般使用称之为Jaccard相似
LSH(Locality Sensitive Hashing)局部敏感Hash
c630843901的博客
03-02 8943
文章目录LSH 的哈希函数族（Hash Family）定义LSH 的查找过程LSH 常见的 Hash Function具体介绍： LSH 的哈希函数族（Hash Family）定义 我们将这样的一族hash函数 称为是敏感的，如果对于任意中的函数，满足以下2个条件： 如果d(x,y) ≤ d1， 则h(x) = h(y)的概率至少为p1； 如果d(x,y) ≥ d2， 则h(x) = h(y)的概率至多为p2； 其中 d(x,y) 是 x 和 y 之间的一个距离度量，d1 < d2， h(x) 和
LSH local sensitive hash 局部敏感哈希
zll0927的专栏
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原文地址：local sensitive hash 局部敏感哈希">LSH local sensitive hash 局部敏感哈希作者：济沧海TKZ    高维数据检索（high-dimentionalretrieval)是一个有挑战的任务。对于给定的待检索数据（query），对数据库中的数据逐一进行相似度比较是不现实的，它将耗费大量的时间和空间。这里我们面对的问题主要有两个，第一，两个高维
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04-24
讲LSH很好的资料，希望大家多多支持：）
Locality-Sensitive-Hashing:用于位置敏感哈希的Scala库
04-27
局部敏感哈希 一个Scala库，用于局部敏感哈希。 当前的实现仅适用于文本，并且仅支持Jaccard相似性。 val lsh = new LSH(shingleLength , min hash Length , number of bands , processedDocuments, threshold)
局部敏感哈希算法的代码
06-08
locality-sensitive hashing（局部敏感哈希），实现高位数据搜索平台
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一. 近邻搜索 　　从这里开始我将会对LSH进行一番长篇大论。因为这只是一篇博文，并不是论文。我觉得一篇好的博文是尽可能让人看懂，它对语言的要求并没有像论文那么严格，因此它可以有更强的表现力。 　　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In...
局部敏感哈希笔记（Locality-Sensitive Hashing）
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在隐私保护的文献中看到了使用局部敏感哈希算法的内容，于是看了一下Stanford的CS246课程关于LSH的部分，整理了些csdn上大佬的内容。
LSH local sensitive hash 局部敏感哈希简单理解
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高维数据检索（high-dimentional retrieval)是一个有挑战的任务。对于给定的待检索数据（query），对数据库中的数据逐一进行相似度比较是不现实的，它将耗费大量的时间和空间。这里我们面对的问题主要有两个，第一，两个高维向量的相似度比较，第二，数据库中庞大的数据量。最终检索的复杂度是由这两点共同决定的。     针对第一点，人们开发出很多hash算法，对原高维数据降维。针
局部敏感哈希LSH(Locality Sensitive Hashing)
好记性不如烂笔头
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LSH(Locality Sensitive Hashing) 一、局部敏感哈希LSH 二、Hamming 距离 三、Euclidean 距离 四、Jaccard 系数 五、参考资料 在很多问题中，从海量数据库中寻找到与查询数据相似的数据是一个很关键的问题。比如在图片检索领域，需要找到与查询图像相似的图片，又比如在3D维重建和 视觉SLAM等问题中，需要在3维点云模型（数据库）中找到与查询描述子最相
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引言局部敏感哈希（Locality-Sensitive Hashing, LSH)是用来解决高维检索问题的算法。想象一下，现在有数量庞大的数据点，每个点的维度可能几千或几万，给定一个点p，在这数据点集中寻找到可p最近的点或者最近的k个点。思路很清晰，我们必须要计算p到每个点的距离，根据计算结果排序，选择最近的点或者前k个点，距离可以用L1或L2泛数计算。这样的线性搜索，时间复杂度极高，效率地下。LS
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