本文提出了一种简单有效的大规模学习方案，结合学习算法（如 SVM 和逻辑回归）的 b 位 minwise 哈希可以自然地集成，大规模问题可以极其高效地解决，并与 Vowpal Wabbit 算法进行比较。

Jun, 2011

本文介绍了一种基于二次随机投影的双线性随机投影方法，通过对特征矩阵进行投影并生成二进制编码，从而实现相似性搜索。实验结果表明该方法具有较高的有效性。

Jun, 2015

本文利用增强决策树来实现哈希中的非线性，提出了基于次模形式的哈希二进制码推断问题和用于解决大规模哈希推断的高效 GraphCut 块搜索方法。实验证明，该方法在检索准确性和训练时间方面显著优于大多数最先进的方法，尤其是对于高维数据，该方法的训练时间比许多方法快数个数量级。

Apr, 2014

本研究提出两种紧凑的双线性表示方法，与完整的双线性表示具有相同的判别能力，但仅具有几千个维度。这些紧凑的表示通过对双线性池化的核分析导出，为其他紧凑池化方法的研究提供了平台。实验证明，提出的表示方法对于多个数据集的图像分类和少样本学习都具有实用价值。

Nov, 2015

本研究提出使用 feed-forward 神经网络来实现稀疏高维哈希码，并且通过对视觉和多模态数据的实验评估表明该方法具有显著的优势。

Dec, 2013

本文提出了一种基于流形学习的哈希方法，包括解决样本外数据问题的有效归纳解决方案和用非参数流形学习作为哈希方法基础的过程，以提高现有算法的规模，并展示了基于 t-SNE 的哈希方法在大规模基准数据集上的优越性和通过最小化量化误差以及加入标签信息等方法进一步提高语义检索性能的应用。

Dec, 2014

本文提出一种新的算法，该算法同时执行特征工程和非线性监督哈希函数学习，使用预训练和指数哈希损失函数，实现了有效的梯度计算和传播，并在数个广泛使用的图像基准测试中实现了全面的定量评估。实验结果表明，我们的算法明显优于所有现有的最先进的竞争对手，特别是在 MNIST 数据集上实现了近乎完美的 0.99 和 CIFAR10 数据集上的 0.74 的新记录。

Aug, 2016

本研究提出了一种监督学习框架，直接从原始图像中生成紧凑且可扩展的哈希编码，通过使用三元组样本最大化匹配对与不匹配对在汉明空间中的边界，并同时优化图像特征和哈希函数，从而在实际应用中更具有灵活性和更高的性能。

Aug, 2015

本文介绍了一种灵活而简单的框架，该框架可以容纳不同类型的损失函数和哈希函数，并可将现有方法放在上下文中，并简化了新问题特定哈希方法的开发。我们提出了一个具有 Hash 编码和 Hash 函数学习两个步骤的框架，其中前一步通常可以被表述为二次问题，而后一步则可以用训练标准的二元分类器来完成。实验表明，我们的方法在高维数据上比大多数最先进的方法表现显著优越。

Aug, 2014

本研究综述了基于哈希技术的 ANN 搜索的发展历程和应用，重点介绍了基于数据驱动学习方法和深度学习模型的哈希应用技术，分析了优缺点，并探讨了未来的研究趋势。

Sep, 2015