billion-scaleの近似最近傍探索
1 billion-scaleの近似最近傍探索 松井勇佑 国立情報学研究所 2018/7/19 2 関連する資料 直積量子化を用いた近似最近傍探索に関するサーベイ http://yusukematsui.me/project/survey_pq/survey_pq_jp.html サーベイ論文： Y. Matsui, Y. Uchida, H. Jégou, and S. Satoh “A Survey of Product Quantization”, ITE Journal, 2018, [link] 関連するスライド・本： ショートコードによる 大規模近似最近傍探索 講義資料，大阪大学，2016 [link] 【招待ショートサーベイ】 直積量子化を用いた 近似最近傍探索 PRMU, 2016 [link] コンピュータビジョン―広がる要素技術と応用― 第6章：近似最近傍探索 共立出版
近似最近傍探索ライブラリ比較 - Qiita
はじめに kNNなどの近傍探索はpythonやnumpyだけだとデータ数に応じて時間がだいぶかかるようになります。 もちろん厳密なNNではなく近似最近傍探索(ANN search)を行うのが中心かと思います。 Pythonから使え、ANNをC等で最適化しているライブラリがあったのでいくつか試してみました。 弊社内ではFLANNやFaissが使われていました。 今回はこれらと追加で、人気のありそうなAnnoy、速そうなNMSLIBを比較してみます。 （社内kibelaでまとめたものを転載してみました） 参考記事 まとめる際のきっかけになった記事です。 ベンチマーク等はこちらが参考になります。 ann-benchmarks 著者は実はAnnoyの作者なのに、他のいいライブラリを勧めてくれています。 ブログ版 この図を見るとnmslibとfaissが特に早そう。 Approximate Near
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