SlideShare a Scribd company logo
1 of 16
近似近傍点探索手法 Locality Sensitive Hashing
( 最 ) 近傍点探索 ( Nearest Neighbor  Search) とは ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
近傍点探索問題 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
近傍点探索アルゴリズム ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
近傍点探索アルゴリズムの高速化 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Voronoi diagram From wikipedia http://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%94%BB%E5%83%8F:Coloured_Voronoi_2D.png
近傍点探索アルゴリズムの高速化 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
近似近傍点探索問題 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
近似近傍点探索問題の定義 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],本当は r 以内のものだけが欲しい! crの中に含まれている ものを列挙できれば 最近傍も含む ||p-q||<rの点は得られる q r cr
Locality-Sensitive Hashing ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],p q p∈P G  =  {g i   :  ℜd  -> U} …… g1 …… g2 …… g3 …… g4 ….
LS-Hash 関数の定義 ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
LSH アルゴリズム ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
LSH Hash Family ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
LSH Hash Family ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],ベクトル u は、正規乱数により 生成された d 次元のベクトル
LSH Hash Family for l p  norm ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
LSH Hash Family for l p  norm ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
参考 ,[object Object],[object Object],[object Object]

More Related Content

What's hot

POMDP下での強化学習の基礎と応用
POMDP下での強化学習の基礎と応用POMDP下での強化学習の基礎と応用
POMDP下での強化学習の基礎と応用Yasunori Ozaki
 
平面グラフと交通ネットワークのアルゴリズム
平面グラフと交通ネットワークのアルゴリズム平面グラフと交通ネットワークのアルゴリズム
平面グラフと交通ネットワークのアルゴリズムTakuya Akiba
 
[DL輪読会]Temporal DifferenceVariationalAuto-Encoder
[DL輪読会]Temporal DifferenceVariationalAuto-Encoder[DL輪読会]Temporal DifferenceVariationalAuto-Encoder
[DL輪読会]Temporal DifferenceVariationalAuto-EncoderDeep Learning JP
 
機械学習による統計的実験計画(ベイズ最適化を中心に)
機械学習による統計的実験計画(ベイズ最適化を中心に)機械学習による統計的実験計画(ベイズ最適化を中心に)
機械学習による統計的実験計画(ベイズ最適化を中心に)Kota Matsui
 
乱択データ構造の最新事情 -MinHash と HyperLogLog の最近の進歩-
乱択データ構造の最新事情 -MinHash と HyperLogLog の最近の進歩-乱択データ構造の最新事情 -MinHash と HyperLogLog の最近の進歩-
乱択データ構造の最新事情 -MinHash と HyperLogLog の最近の進歩-Takuya Akiba
 
負の二項分布について
負の二項分布について負の二項分布について
負の二項分布についてHiroshi Shimizu
 
金融時系列のための深層t過程回帰モデル
金融時系列のための深層t過程回帰モデル金融時系列のための深層t過程回帰モデル
金融時系列のための深層t過程回帰モデルKei Nakagawa
 
Control as Inference (強化学習とベイズ統計)
Control as Inference (強化学習とベイズ統計)Control as Inference (強化学習とベイズ統計)
Control as Inference (強化学習とベイズ統計)Shohei Taniguchi
 
You Only Look One-level Featureの解説と見せかけた物体検出のよもやま話
You Only Look One-level Featureの解説と見せかけた物体検出のよもやま話You Only Look One-level Featureの解説と見せかけた物体検出のよもやま話
You Only Look One-level Featureの解説と見せかけた物体検出のよもやま話Yusuke Uchida
 
ChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AI
ChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AIChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AI
ChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AIShota Imai
 
Visual Studio CodeでRを使う
Visual Studio CodeでRを使うVisual Studio CodeでRを使う
Visual Studio CodeでRを使うAtsushi Hayakawa
 
ようやく分かった!最尤推定とベイズ推定
ようやく分かった!最尤推定とベイズ推定ようやく分かった!最尤推定とベイズ推定
ようやく分かった!最尤推定とベイズ推定Akira Masuda
 
ブースティング入門
ブースティング入門ブースティング入門
ブースティング入門Retrieva inc.
 
One Class SVMを用いた異常値検知
One Class SVMを用いた異常値検知One Class SVMを用いた異常値検知
One Class SVMを用いた異常値検知Yuto Mori
 
PCAの最終形態GPLVMの解説
PCAの最終形態GPLVMの解説PCAの最終形態GPLVMの解説
PCAの最終形態GPLVMの解説弘毅 露崎
 
最適輸送入門
最適輸送入門最適輸送入門
最適輸送入門joisino
 
最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情
最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情
最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情Yuta Kikuchi
 
[DL輪読会]Scalable Training of Inference Networks for Gaussian-Process Models
[DL輪読会]Scalable Training of Inference Networks for Gaussian-Process Models[DL輪読会]Scalable Training of Inference Networks for Gaussian-Process Models
[DL輪読会]Scalable Training of Inference Networks for Gaussian-Process ModelsDeep Learning JP
 

What's hot (20)

POMDP下での強化学習の基礎と応用
POMDP下での強化学習の基礎と応用POMDP下での強化学習の基礎と応用
POMDP下での強化学習の基礎と応用
 
平面グラフと交通ネットワークのアルゴリズム
平面グラフと交通ネットワークのアルゴリズム平面グラフと交通ネットワークのアルゴリズム
平面グラフと交通ネットワークのアルゴリズム
 
[DL輪読会]Temporal DifferenceVariationalAuto-Encoder
[DL輪読会]Temporal DifferenceVariationalAuto-Encoder[DL輪読会]Temporal DifferenceVariationalAuto-Encoder
[DL輪読会]Temporal DifferenceVariationalAuto-Encoder
 
機械学習による統計的実験計画(ベイズ最適化を中心に)
機械学習による統計的実験計画(ベイズ最適化を中心に)機械学習による統計的実験計画(ベイズ最適化を中心に)
機械学習による統計的実験計画(ベイズ最適化を中心に)
 
乱択データ構造の最新事情 -MinHash と HyperLogLog の最近の進歩-
乱択データ構造の最新事情 -MinHash と HyperLogLog の最近の進歩-乱択データ構造の最新事情 -MinHash と HyperLogLog の最近の進歩-
乱択データ構造の最新事情 -MinHash と HyperLogLog の最近の進歩-
 
負の二項分布について
負の二項分布について負の二項分布について
負の二項分布について
 
金融時系列のための深層t過程回帰モデル
金融時系列のための深層t過程回帰モデル金融時系列のための深層t過程回帰モデル
金融時系列のための深層t過程回帰モデル
 
Control as Inference (強化学習とベイズ統計)
Control as Inference (強化学習とベイズ統計)Control as Inference (強化学習とベイズ統計)
Control as Inference (強化学習とベイズ統計)
 
You Only Look One-level Featureの解説と見せかけた物体検出のよもやま話
You Only Look One-level Featureの解説と見せかけた物体検出のよもやま話You Only Look One-level Featureの解説と見せかけた物体検出のよもやま話
You Only Look One-level Featureの解説と見せかけた物体検出のよもやま話
 
ChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AI
ChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AIChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AI
ChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AI
 
Visual Studio CodeでRを使う
Visual Studio CodeでRを使うVisual Studio CodeでRを使う
Visual Studio CodeでRを使う
 
ようやく分かった!最尤推定とベイズ推定
ようやく分かった!最尤推定とベイズ推定ようやく分かった!最尤推定とベイズ推定
ようやく分かった!最尤推定とベイズ推定
 
ブースティング入門
ブースティング入門ブースティング入門
ブースティング入門
 
One Class SVMを用いた異常値検知
One Class SVMを用いた異常値検知One Class SVMを用いた異常値検知
One Class SVMを用いた異常値検知
 
直交領域探索
直交領域探索直交領域探索
直交領域探索
 
ELBO型VAEのダメなところ
ELBO型VAEのダメなところELBO型VAEのダメなところ
ELBO型VAEのダメなところ
 
PCAの最終形態GPLVMの解説
PCAの最終形態GPLVMの解説PCAの最終形態GPLVMの解説
PCAの最終形態GPLVMの解説
 
最適輸送入門
最適輸送入門最適輸送入門
最適輸送入門
 
最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情
最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情
最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情
 
[DL輪読会]Scalable Training of Inference Networks for Gaussian-Process Models
[DL輪読会]Scalable Training of Inference Networks for Gaussian-Process Models[DL輪読会]Scalable Training of Inference Networks for Gaussian-Process Models
[DL輪読会]Scalable Training of Inference Networks for Gaussian-Process Models
 

lsh