关键词high-dimensional vectors
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- 高维表示中的余数计算
提出了残差超维计算，这是一种将残差数系统与在随机高维向量上定义的代数结合的计算框架。展示了如何将残差数表示为高维向量，从而可以通过对向量元素进行分量并行操作来进行代数运算。结合高维向量分解的有效方法，该框架能够使用比之前方法更少的资源来表示 - 通过随机投影进行快速最优局部隐私均值估计
提出了一种新的算法框架 ProjUnit，用于保证局部隐私均值估计，该算法框架通过将随机器的输入投影到随机低维子空间并规范化结果，然后在低维空间中运行优化算法来实现计算效率高，通讯复杂度低，并且具有最优误差，同时，通过适当地对设备之间的随机 - MM基于产品量化码的亿级别聚类算法 (PQk-means)
本文研究针对大规模数据的聚类问题，提出一种基于短 PQ 码的高效聚类方法 PQk-means，能在低内存消耗下进行高维度向量的聚类，并在实验上获得了较好的结果。
- Z 估计框架中许多函数参数的统一有效后正则化置信区间
本文提出一种构建在一般时刻条件模型下针对 $\tilde p$ 个潜在无限维参数的同时置信带的程序，其中 $\tilde p$ 可能大于可用数据样本的样本量 $n$。该程序基于满足某些正交性条件的得分函数的构建。提出的同时置信带依赖于高维向 - 用于高维空间相似度搜索的记忆向量
研究一个索引架构，从统计信号处理和决策理论角度，存储和搜索高维向量数据库。该架构由多个内存单元组成，每个内存单元通过单个代表向量总结一部分数据库。和穷举搜索相比，我们的方法能够更快地找到相似的数据库向量，而不会显著降低搜索质量。
- 相关性检测
研究高维向量假设检验问题，该问题决定观察到的向量是否具有独立的正态分量，或者是否具有一小部分相关分量。相关分量可能具有某个已知的组合结构。通过建立相关子集的大小、相关水平和可能相关集合的结构的上下界，确定最小化风险。研究表明在许多情况下，一 - 在十亿个向量中搜索：用源编码重新排序
本文提出了一种在高维向量的压缩域内重新排列邻居猜想的方法，通过短量化码优化估算距离，以避免从磁盘中读取完整向量，实验证明该方法准确高效且占用较少内存。