基于堆叠乘积量化的最近邻检索
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文的主要工作及组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 相关技术介绍 | 第15-30页 |
| 2.1 k-means聚类算法概述 | 第15-17页 |
| 2.1.1 k-means聚类算法概述 | 第15-16页 |
| 2.1.2 k-means算法存在的问题 | 第16-17页 |
| 2.2 特征向量的量化 | 第17-19页 |
| 2.2.1 向量量化概述 | 第17-19页 |
| 2.3 乘积量化算法 | 第19-22页 |
| 2.3.1 乘积量化算法概述 | 第19-20页 |
| 2.3.2 基于乘积量化距离的计算 | 第20-22页 |
| 2.4 优化的乘积量化算法 | 第22-24页 |
| 2.4.1 优化的乘积量化算法概述 | 第22-23页 |
| 2.4.2 优化的乘积量化算法的实现 | 第23-24页 |
| 2.5 加法量化算法 | 第24-28页 |
| 2.5.1 加法量化的表示 | 第24-25页 |
| 2.5.2 基于加法量化距离和内积的计算 | 第25-26页 |
| 2.5.3 基于加法量化特征向量的编码 | 第26-27页 |
| 2.5.4 基于加法量化码本的学习 | 第27-28页 |
| 2.6 堆叠量化算法 | 第28-29页 |
| 2.6.1 堆叠量化算法概述 | 第28页 |
| 2.6.2 基于堆叠量化算法的码本学习 | 第28-29页 |
| 2.7 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 堆叠乘积量化算法 | 第30-41页 |
| 3.1 问题的定义 | 第30页 |
| 3.2 堆叠乘积量化器 | 第30-32页 |
| 3.3 向量的量化表示方法 | 第32-34页 |
| 3.4 向量间距离计算 | 第34-36页 |
| 3.5 堆叠乘积量化作最近邻检索 | 第36-40页 |
| 3.5.1 粗糙量化器和堆叠乘积量化器 | 第36-37页 |
| 3.5.2 倒排文件索引结构 | 第37-39页 |
| 3.5.3 堆叠乘积量化算法及复杂度分析 | 第39-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 实验结果与分析 | 第41-52页 |
| 4.1 实验环境配置 | 第41-43页 |
| 4.1.1 实验平台搭建 | 第41页 |
| 4.1.2 实验数据集 | 第41-43页 |
| 4.2 实验对比方案 | 第43-44页 |
| 4.3 实验实现细节 | 第44页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第44-51页 |
| 4.4.1 码本数量对量化误差的影响 | 第44-46页 |
| 4.4.2 检索向量对召回率的影响 | 第46-49页 |
| 4.4.3 码本学习时间 | 第49-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第52-53页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
