【摘 要】
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大数据时代,数据呈现维度高、数据量大和增长快等特点。面对大量的复杂数据,如何高效地检索相似近邻数据是近似最近邻查询的研究热点。散列技术通过将数据映射为二进制码的方
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61472194,No.61572266);浙江省自然科学基金资助项目(No.LY16F020003)~~
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大数据时代,数据呈现维度高、数据量大和增长快等特点。面对大量的复杂数据,如何高效地检索相似近邻数据是近似最近邻查询的研究热点。散列技术通过将数据映射为二进制码的方式,能够显著加快相似性计算,并在检索过程中节省存储和通信开销。近年来深度学习在提取数据特征方面表现出速度快、精度高等优异的性能,使得基于深度学习的散列检索技术得到越来越广泛的运用。总结了深度学习散列的主要方法和前沿进展,并对未来的研究方向展开简要探讨。
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