面向大规模数据检索的哈希学习研究进展
摘要：随着机器学习、深度学习等人工智能技术的发展,基于哈希的大规模数据检索有了新的发展。哈希学习是机器学习方法在传统哈希检索领域的应用。探讨了哈希学习的主要研究内容,即哈希函数、相似度量以及损失函数。根据度量阶段的不同,将现有的哈希学习算法分为三类：基于主成分分析的哈希学习、基于聚类的哈希学习以及基于神经网络的哈希学习。阐述了每类哈希学习算法的特点,对哈希学习未来的研究方向提出了一些思考和建议。
注: 保护知识产权,如需阅读全文请联系无线通信技术杂志社
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