2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、隨著計(jì)算機(jī)信息技術(shù)的快速發(fā)展,各個(gè)行業(yè)所積累的數(shù)據(jù)都呈現(xiàn)出迅速增長(zhǎng)的發(fā)展趨勢(shì),我們已經(jīng)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代。大數(shù)據(jù)在很多領(lǐng)域都具有廣闊的應(yīng)用前景,在應(yīng)用領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)在交通、軍事、教育、環(huán)保、醫(yī)療、氣象、金融等應(yīng)用領(lǐng)域都具有廣闊的發(fā)展前景;在科學(xué)領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)在信息、化學(xué)、生物、物理、天文、數(shù)學(xué)等領(lǐng)域的應(yīng)用也在迅速發(fā)展,如今,大數(shù)據(jù)成為了重要的國(guó)家戰(zhàn)略性資源,對(duì)大數(shù)據(jù)資源分析、存儲(chǔ)、管理也成為了應(yīng)用界和科學(xué)界研究人員的關(guān)注熱點(diǎn)。而如果我們要有效地

2、利用大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)必不可少。因此,大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是大數(shù)據(jù)研究的關(guān)鍵內(nèi)容之一。
  哈希學(xué)習(xí)(learning to hash)通過(guò)一系列機(jī)器學(xué)習(xí)的方法把數(shù)據(jù)投影成二進(jìn)制哈希碼,哈希學(xué)習(xí)也屬于降維方法的一種,他能夠大大減少數(shù)據(jù)內(nèi)存開(kāi)銷(xiāo),大大提高系統(tǒng)學(xué)習(xí)效率。因此,哈希學(xué)習(xí)近年來(lái)成為大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)中的一個(gè)研究熱點(diǎn)。如今,無(wú)監(jiān)督哈希方法、監(jiān)督哈希方法和半監(jiān)督哈希方法已被提出。特別注意的是,當(dāng)語(yǔ)義標(biāo)簽信息可用,監(jiān)督哈希方法相對(duì)

3、于無(wú)監(jiān)督哈希方法表現(xiàn)出更好的性能。
  如今,在許多實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中,一個(gè)數(shù)據(jù)樣本經(jīng)常有一個(gè)以上多個(gè)標(biāo)簽,隨著多媒體技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)迅速發(fā)展,多標(biāo)簽數(shù)據(jù)也在爆炸式增長(zhǎng),多標(biāo)簽學(xué)習(xí)領(lǐng)域受到越來(lái)越多研究者的關(guān)注。然而,很少有監(jiān)督哈希方法考慮這樣的多標(biāo)簽場(chǎng)景。
  本文中,在多標(biāo)簽的有監(jiān)督圖像搜索的場(chǎng)景下,我們研究出一種用于大規(guī)模圖像搜索的多標(biāo)簽最小二乘哈希方法(Multi-label Least-Squares Hashing,簡(jiǎn)

4、稱(chēng)MLSH)。它可以直接處理多標(biāo)簽數(shù)據(jù),MLSH經(jīng)過(guò)幾個(gè)學(xué)習(xí)步驟得到最終哈希函數(shù),首先MLSH使用特征提取方法(如GIST、SIFT方法)得到特征矩陣,再利用典型相關(guān)分析和最小二乘法的等價(jià)形式把原來(lái)多標(biāo)簽數(shù)據(jù)投影到低維空間。然后,在低維空間,我們學(xué)習(xí)PCA投影矩陣和ITQ旋轉(zhuǎn)矩陣得到最終的二進(jìn)制哈希碼,這種學(xué)習(xí)旋轉(zhuǎn)矩陣的方法不需要添加太多的計(jì)算量就可以大大提高方法效果。最終得到的哈希碼能夠很好的使用于ANN圖像搜索。另外,我們使用了MA

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