當(dāng)今人們正處于高度信息化的時(shí)代,數(shù)據(jù)作為信息的載體記錄著日常生活中的一切。在這種數(shù)據(jù)爆炸的時(shí)代背景下,如何高效地檢索信息已然成為了數(shù)據(jù)科學(xué)及相關(guān)領(lǐng)域關(guān)注的熱門話題。面對海量數(shù)據(jù),對其進(jìn)行高效、準(zhǔn)確的查詢并非易事,查詢過程中很難同時(shí)滿足高效率和高精度兩方面的要求。哈希索引作為一種高效的信息檢索方式被廣泛應(yīng)用于各類信息檢索系統(tǒng)中,但是在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,傳統(tǒng)哈希索引的性能還是受到了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn),為了能夠保證檢索效率,不得不犧牲一定的查詢精度以換取更高的查詢效率。另外,傳統(tǒng)哈希索引方法在實(shí)現(xiàn)過程中利用了人為構(gòu)造的空間映射,這也使得哈希函數(shù)在表達(dá)數(shù)據(jù)的內(nèi)在相關(guān)性上存在局限性。近些年隨著機(jī)器學(xué)習(xí)不斷發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)方法逐漸涉足各個(gè)領(lǐng)域,這也為構(gòu)建哈希索引提供了一種新思路,即利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來構(gòu)建哈希索引,Google提出的可學(xué)習(xí)索引架構(gòu)正是這一思路的產(chǎn)物。本文對前人利用機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建哈希函數(shù)的工作進(jìn)行了總結(jié),在可學(xué)習(xí)索引架構(gòu)的基礎(chǔ)上提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的局部敏感哈希的可學(xué)習(xí)哈希索引框架LLSHF,該框架包含四層,每一層都定義了具體的任務(wù)規(guī)則。相較于前人的工作,本文創(chuàng)新性的將機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建哈希索引歸納成具體... 

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 可學(xué)習(xí)索引研究現(xiàn)狀綜述
    1.3 主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)工作
    2.1 NNS問題
    2.2 廣義局部敏感哈希
    2.3 可學(xué)習(xí)索引架構(gòu)
    2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.5 自編碼器
    2.6 本章小結(jié)
第3章 可學(xué)習(xí)局部敏感哈�？蚣堋狶LSHF
    3.1 LLSHF框架概述
    3.2 表征層
        3.2.1 PCA提取表征
        3.2.2 NMF提取表征
        3.2.3 word2vector表征
        3.2.4 遷移學(xué)習(xí)提取表征
    3.3 映射層
    3.4 模型層
    3.5 查詢層
        3.5.1 二進(jìn)制編碼轉(zhuǎn)換
        3.5.2 查詢?nèi)蝿?wù)
    3.6 本章小結(jié)
第4章 基于LLSHF的低維數(shù)據(jù)哈希方法
    4.1 構(gòu)造表征數(shù)據(jù)集
    4.2 基于Hilbert曲線映射的累積分布函數(shù)
        4.2.1 Hilbert曲線的正向映射算法
        4.2.2 Hilbert曲線的反向映射算法
        4.2.3 Hilbert曲線映射算法優(yōu)化
        4.2.4 累積分布函數(shù)構(gòu)建
    4.3 面向低維數(shù)據(jù)的哈希模型
    4.4 本章小結(jié)
第5章 基于LLSHF的圖像檢索方法
    5.1 基于遷移學(xué)習(xí)的圖像表征提取
    5.2 構(gòu)建圖像數(shù)據(jù)的累積分布函數(shù)
    5.3 基于Fine-turning構(gòu)建哈希模型
    5.4 本章小結(jié)
第6章 實(shí)驗(yàn)與分析
    6.1 數(shù)據(jù)集
        6.1.1 構(gòu)造數(shù)據(jù)集
        6.1.2 MNIST數(shù)據(jù)集
        6.1.3 CIFAR-10數(shù)據(jù)集
    6.2 實(shí)驗(yàn)評估指標(biāo)
        6.2.1 LSH有效性評估
        6.2.2 圖像檢索評估
    6.3 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
    6.4 低維數(shù)據(jù)哈希實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    6.5 圖像檢索實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        6.5.1 MNIST數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)
        6.5.2 CIFAR-10數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)
    6.6 本章小結(jié)
第7章 總結(jié)與展望
    7.1 本文總結(jié)
    7.2 不足與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間完成的科研成果
致謝



本文編號：3721858