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随笔分类 - ANN
近似最近邻搜索 (五） PQ 算法
摘要：PQ算法全称ProductQuantization，中文名为乘积量化。该算法来源于图像检索，本质上是对向量做压缩。 假如总共有N个数据点，数据的维度是D维。给定一个Query做近邻检索，如果采用暴力检索方式，那么计算复杂度就是N*D(遍历N个点计算距离，每个点计算的复杂度是D)。如果可以对向量进行压
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近似最近邻搜索 (三) 局部敏感哈希 LSH
摘要：LSH 目录LSH locality sensitive hashing(LSH) 是哈希算法中，比较重要的方法。LSH方法是将相似的数据以较高的概率哈希到同一个桶里面，从而达到近似邻检索的目的，另外，待测数据维度非常大时，lsh也可用于降维。 LSH族[1] LSH族 \(\mathcal H =
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近似最近邻搜索 (二) 树方法
摘要：树方法 kd-tree kd-tree (k dimensional tree )是树方法的经典算法，其是二分搜索树在多维空间的推广。二分搜索树检索迅速的原因是规定将数据中大于当前节点数据的方在一侧(比如右子树)，而不小于的放在另一侧(比如左子树),这样检索数据时，即可获得logn的速度。kd-tr
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近似最近邻搜索 (四) HNSW: Hierarchical Navigable Small World graphs
摘要：HNSW: Hierarchical Navigable Small World graphs 近邻图技术， 目前绝大部分的近邻图检索技术采用贪婪检索形式。给定一个近邻图，从其中某一点(进入点的选择可以是随机也可以是根据某种逻辑)进入，然后迭代地计算当前点与query的距离，直到满足终止条件。使用近
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近似最近邻搜索 (一) Approximate Nearest Neighbor Search（ANNS)
摘要：Approximate Nearest Neighbor Search（ANNS) 目录Approximate Nearest Neighbor Search（ANNS)树方法kd-tree 在一个给定的空间(或集合)中找到距离兴趣(或目标)对象最近的邻居，这个问题在多种领域都是非常基本而重要的,
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