特徴選択に基づくLocality-Sensitive Hashingによる高次元データの高速類似検索方法(機械学習一般とその応用)
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概要
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ハミング距離による高速な類似度計算が可能なLocality-Sensitive Hashingにおいて、目標よりも多数の超平面(ビット)の重要度を評価し、重要度が高い順に目標ビット数になるまで選択を行う方法を提案する。提案方法が、指紋画像データなど数千次元を超える特徴量で、同ラベルとなるデータが極端に少ない場合でも最適化が有効に行われることを示すと共に、音声特徴量、手書き文字画像データに対しても効果を確認した。
- 2012-06-12
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