approximate nearest neighbor | BriefGPT

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通用且实用的调整方法用于现成的基于图的索引：UTokyo 团队 SISAP 索引挑战报告
通过黑盒优化算法，本研究引入了一种方法来调整现成的基于图的索引的性能，重点关注向量的维度、数据库大小和图遍历的入口。我们将这种方法应用于 SISAP 2023 索引挑战的任务 A，在 10M 和 30M 轨道上获得了第二名，与蛮力方法相比，
PDF10 months ago
SIGIR构建基于树的索引以实现高效稠密检索
本研究提出 JTR，通过联合优化基于树的索引和查询编码，采用负采样和聚类优化策略来提高检索效率，提高神经检索系统在检索性能和系统效率之间的平衡。
PDFa year ago
SIGIR第一阶段检索的复合编码稀疏自编码器
本文提出了一种用于文档表示的复合码稀疏自动编码器（CCSA）方法，以近似最近邻（ANN）搜索为基础。该模型可以替代传统的词袋模型，并可与最近的基于图的 ANN 技术相结合。经实验证明，CCSA 在给定数据集上优于 IVF with prod
PDF2 years ago
平滑信号的大规模图学习
本文提出一种具有线性对数级的复杂度的图学习算法，并使用已知的最近邻技术来减少变量数目和自动选择模型的正确参数，从而减少计算成本。
PDF7 years ago
EFANNA：一种基于 kNN 图的极速近邻搜索算法
本文提出了一种基于 KNN 图的近似最近邻搜索算法 EFANNA，通过提供 NN 扩展的良好初始化方式，很好地解决了收敛到局部最优解和 K 近邻图构建耗时问题。实验证明，EFANNA 算法在近似最近邻搜索和 K 近邻图的构建两个方面均优于现
PDF8 years ago
学习哈希在大数据索引中的应用 - 一份综述
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。
PDF9 years ago
低维查询的近似最近邻搜索
研究了度量空间中近似最近邻的问题，其中查询点被限制在低重复维度的子空间上，而数据则是高维的。我们展示了尽管数据是高维的，这个问题仍能得到有效的解决。
PDF14 years ago
基于熵的高维最近邻搜索
本文研究在高维空间中，特别是欧几里德空间中找到查询点的近似最近邻的问题，提出了一种用于解决问题的新方法，并分析了其效果，同时改进了局部保持哈希函数以提高最近邻检索效率。
PDF19 years ago