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J-GLOBAL ID:201702278033723459   整理番号:17A0472953

SOMH:自己組織化マップに基づくトポロジー保存ハッシング法【Powered by NICT】

SOMH: A self-organizing map based topology preserving hashing method
著者 (6件):
資料名:
巻: 236  ページ: 56-64  発行年: 2017年 
JST資料番号: W0360A  ISSN: 0925-2312  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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ハッシングに基づく近似的最近傍(ANN)探索技法は,低貯蔵コストと高速クエリ速度のための良好な可能性のために媒体検索コミュニティの中で多大な注目を集めている。多くのハッシングベースANN探索法が提案されている;が,それらの大部分はデータのトポロジーの代わりにマッピング中のデータ点の類似性関係を維持するために考察した。自己組織化マップは,トポロジー構造を保つことができる導電性マッピングタスクがことが知られている。これに動機付けられて,本論文では,自己組織化マップに基づくハッシング枠組みSOMHだけでなく,類似性関係を保つが,データのトポロジーを保持できるを提案した。特に,SOMHにおける,自己組織化マップは,ハミング空間へのデータ点をマッピングするために紹介した。添加では,短および長2進符号に関する研究,にするために,著者らはSOMHと積空間SOMH,それぞれの緩和版を提案した。緩和SOMHの最適化問題のために,反復解を提示した。SOMHの拡張版,マルチモーダルデータ探索課題,すなわち,クロスモーダル探索にもうまく動作する,を提案した。これらの提案したアルゴリズムの性能を試験するために,著者らは三データセットSIFT1M,GIST1MとWiki(マルチモーダルデータセット)に関する実験を行った。実験結果はSOMHは優れ得るまたはいくつかの最先端に匹敵することを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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人工知能  ,  図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (4件):
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