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J-GLOBAL ID:201702279686579602   整理番号:17A1346603

非線形スパースハッシング【Powered by NICT】

Nonlinear Sparse Hashing
著者 (4件):
資料名:
巻: 19  号:ページ: 1996-2009  発行年: 2017年 
JST資料番号: W1116A  ISSN: 1520-9210  CODEN: ITMUF8  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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高速類似性検索を容易にするために,本論文では,コンパクトな二値符号としての非線形類似性と画像構造を符号化する方法を提案した。文献における投影として単一マトリックスを採用することではなく,データサンプルの間の局所構造を捕捉するために2進符号を生成するための多層ニューラルネットワークの形で非線形変換を採用した。具体的には,量子化損失を最小にし,全てのビット上の分散を最大化するように,ネットワークを訓練した。添加では,スパース性制約を持つ抽象的レベルで画像サンプルの顕著な構造を捕捉し,未知試料に汎化能力を受け継いでいる。さらに,手動ラベルを利用する監視ラベル情報学習手順に組み込んだ。所望の2進符号とパラメータ化された非線形変換を得るために,反復交互法による各変数で定式化目的問題を最適化した。提案ハッシング手法の有効性を検証するために,いくつかの最近提案されたハッシング手法と比較することにより,すなわちCIFAR10,MNIST,SUN397,広く使用されている三データセット上で実験を行った。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
分類
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図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (2件):
タイトルに関連する用語
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