ECCVJul, 2016

半定松弛和增广拉格朗日法的二进制哈希

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TL;DR该论文提出了两种方法来推断二进制代码的二步（监督式，无监督式）哈希。它们首先介绍了一种统一的公式，然后将得到一位的学习表示为二进制二次问题（BQP），最后提出了解决 BQP 的两种方法，并在三个基准数据集上进行了实验证明其优于现有技术。
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发现论文，激发创造
  • 解决二元二次问题的快速半正定方法

    本文介绍了一种针对大规模问题的新型 SDP 公式，具有类似于传统 SDP 公式的松弛界限及较高的计算效率，可用于解决各种应用程序，包括聚类，图像分割，共同分割和注册。

    Apr, 2013

  • 利用半定松弛和应用程序实现大规模的二值二次规划

    本文提出了一种针对大规模二次二次规划问题的新型 SDP（半定规划）公式，并基于此提出了两种求解方法，即准牛顿法和平滑牛顿法，该方法能有效地解决许多计算机视觉问题，包括聚类、图像分割、共同分割和注册等。

    Nov, 2014

  • 使用图割和增强决策树的监督哈希

    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

  • 二值深度神经网络学习哈希

    这篇论文提出了一种深度网络模型和学习算法，用于无监督和监督二进制哈希，通过约束单个隐藏层直接输出二进制代码，并在学习中严格考虑独立性和平衡性，以及相似性保持属性，从而在三个基准数据集上比先前方法表现更佳。

    Jul, 2016

  • QAL-BP: 增广拉格朗日量子方法用于装箱问题

    QAL-BP 是一种用于解决装箱问题的新型二次无约束二值优化（QUBO）方法，利用增广拉格朗日方法将装箱约束融入目标函数中，同时为启发式罚函数提供了分析估计，通过在实际量子退火设备上进行实验，结果表明量子计算在解决装箱问题上的潜力，特别是在可靠的量子技术逐渐成熟时。

    Sep, 2023

  • 二进制矩阵追踪哈希

    该研究提出了一种新型的两阶段哈希方法，通过残差学习方案构建二进制码以适应任意区域结构，并且使用高容量哈希函数（如 CNNs），可以在许多标准邻域定义中大大简化二进制代码推断，从而产生更强大的代码，该方法在广泛使用的图像检索基准测试中表现优异。

    Aug, 2018

  • 基于学习的哈希方法的通用两步方法

    提出一种灵活而简单的哈希学习框架，能够适用于不同类型的损失函数和哈希函数，将哈希学习问题分解为哈希位学习和哈希函数学习两个步骤，并表明该框架在哈希学习领域中具有实际应用价值与性能优势。

    Sep, 2013

  • 二进制深度神经网络压缩哈希码学习

    本文提出了一种使用神经网络学习二进制哈希码来解决图像检索问题的算法，在无监督和监督学习模式下，通过约束其中一层直接输出二进制哈希码并融入独立性、均衡性和相似性：在学习过程中同时提取视觉特征和生成二进制哈希码，并通过交替优化和谨慎的放松来解决优化中的难点，实验表明本文提出的方法在基准数据集上表现优异。

    Dec, 2017

  • 基于奇偶约束的优化问题：从二进制编码到离散积分

    本研究关注了对指数级别集合进行求和的概率推断任务，并提出了一种基于随机生成奇偶约束模型的多项式数量级别的 MAP 推断查询的求解方法，结合迭代消息传递解码算法和整数线性规划 (ILP) 方案以及新的稀疏化技术，可以得到分割函数的下限和上限，与变分方法相比，具有更高的概率和更紧的限制。

    Sep, 2013

  • 局部敏感二进制编码的双线性随机投影

    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