論文の概要: Pairwise Supervised Hashing with Bernoulli Variational Auto-Encoder and Self-Control Gradient Estimator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.10477v1
• Date: Thu, 21 May 2020 06:11:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 22:44:29.341050
• Title: Pairwise Supervised Hashing with Bernoulli Variational Auto-Encoder and Self-Control Gradient Estimator
• Title（参考訳）: Bernoulli変分オートエンコーダと自己制御勾配推定器を用いたペアワイズ監視ハッシュ
• Authors: Siamak Zamani Dadaneh, Shahin Boluki, Mingzhang Yin, Mingyuan Zhou, Xiaoning Qian
• Abstract要約: バイナリ潜在変数を持つ変分自動エンコーダ(VAE)は、文書検索の精度の観点から最先端のパフォーマンスを提供する。 本稿では、クラス内類似度とクラス間類似度に報いるために、個別潜伏型VAEを用いたペアワイズ損失関数を提案する。 この新しいセマンティックハッシュフレームワークは、最先端技術よりも優れたパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.26981903551382
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic hashing has become a crucial component of fast similarity search in many large-scale information retrieval systems, in particular, for text data. Variational auto-encoders (VAEs) with binary latent variables as hashing codes provide state-of-the-art performance in terms of precision for document retrieval. We propose a pairwise loss function with discrete latent VAE to reward within-class similarity and between-class dissimilarity for supervised hashing. Instead of solving the optimization relying on existing biased gradient estimators, an unbiased low-variance gradient estimator is adopted to optimize the hashing function by evaluating the non-differentiable loss function over two correlated sets of binary hashing codes to control the variance of gradient estimates. This new semantic hashing framework achieves superior performance compared to the state-of-the-arts, as demonstrated by our comprehensive experiments.
• Abstract（参考訳）: 多くの大規模情報検索システム、特にテキストデータにおいて、セマンティックハッシュは高速類似検索の重要な構成要素となっている。 ハッシュコードとしてのバイナリ潜在変数を持つ変分自動エンコーダ(VAE)は、文書検索の精度の観点から最先端のパフォーマンスを提供する。 本稿では、クラス内類似度とクラス間類似度に報いるために、個別潜伏型VAEを用いたペアワイズ損失関数を提案する。 既存の偏り勾配推定器を頼りに最適化する代わりに、偏りのない低分散勾配推定器を用いて、2つの相関した2進ハッシュ符号上の非微分損失関数を評価してハッシュ関数を最適化し、勾配推定の分散を制御する。 この新たなセマンティックハッシュフレームワークは,我々の総合実験で示すように,最先端技術よりも優れた性能を実現する。

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