Вещественные вложения и скетчи для быстрой оценки расстояний и сходств
Vernadsky National Library of Ukraine
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
Вещественные вложения и скетчи для быстрой оценки расстояний и сходств
|
|
| Creator |
Рачковский, Д.А.
|
|
| Subject |
Новые средства кибернетики, информатики, вычислительной техники и системного анализа
|
|
| Description |
Рассмотрены методы и алгоритмы быстрой оценки мер расстояния/сходства данных по формируемым вещественным векторам малой раз-мерности. Приведены методы без обучения, использующие главным образом случайное проецирование и сэмплирование. Исходные данные являются в основном векторами большой размерности с различными расстояниями (евклидовым, манхэттеновым, статистическими и др.) и сходствами (скаляр-ным произведением и др.). Обсуждаются и векторные представления невек-торных данных. Получаемые векторы можно также применять в алгоритмах поиска по сходству, машинного обучения и др.
Розглянуто методи і алгоритми швидкої оцінки мір відстані/схожості даних за дійсними векторними представленнями малої розмірності. Досліджено методи без навчання, з використанням випадкової проекції та семпліювання. Вхідні дані є, в основному, векторами великої розмірності з різними мірами відстані (евклідове, манхеттенове, статистичне та ін.) і схожості (скалярний добуток та ін.). Обговорюються також векторні представлення невекторних даних. Отримані вектори можуть також застосовуватися в алгоритмах пошуку за схожістю, машинного навчання тощо. This survey paper focuses on methods and algorithms for fast estimation of data distance/similarity measures. The estimation is done by real-valued vector representations of small dimension. The discussed methods do not use learning and mainly use random projection and sampling. Initial data are mainly high-dimensional vectors with different distance measures (Euclidean, Manhattan, statistical, etc.) and similarities (dot product etc.). Vector representations of non-vector data are discussed as well. The resultant vectors can also be used for similarity search algorithms, machine learning, etc. |
|
| Date |
2018-09-24T14:57:29Z
2018-09-24T14:57:29Z 2016 |
|
| Type |
Article
|
|
| Identifier |
Вещественные вложения и скетчи для быстрой оценки расстояний и сходств / Д.А. Рачковский // Кибернетика и системный анализ. — 2016. — Т. 52, № 6. — С. 156-180. — Бібліогр.: 153 назв. — рос.
0023-1274 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/142067 004.22 + 004.93'11 |
|
| Language |
ru
|
|
| Relation |
Кибернетика и системный анализ
|
|
| Publisher |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
|
|