K-means hashing (CVPR'13) の論文解説と、関連する iterative quantization や optimized product quantization の紹介、最近のhashing系論文リスト。Read less
K-means hashing (CVPR'13) とハッシング周り
K-means hashing (CVPR'13) の論文解説と、関連する iterative quantization や optimized product quantization の紹介、最近のhashing系論文リスト。Read less
What is the "hashing trick"? - MetaOptimize Q+A
Let's say we want to design a function v = phi(x), which from a d-dimensional vector x = (x(1), x(2), ..., x(d)) outputs a new m-dimensional vector v, with m either greater or smaller than d. In other words, phi can be used either for reducing dimensionality of x (d > m) or for sparsifying x (m > d). One way to do so is to use a hash function h to map x(1) to v(h(1)), x(2) to v(h(2)), ..., x(d) to
Hashing Representations
I've discovered that there are many 'hashing tricks' in machine learning. Some of these are like the count-min sketch in that they rely on an explicit bloom filter style datastructure. The ones here take a radical conceptual step: they only use one hashing function. This turns out to work out remarkably well when learning, because the learning algorithm can learn to deal with collisions. In severa
PFI Christmas seminar 2009
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