論文の概要: Leveraging Reinforcement Learning for evaluating Robustness of KNN Search Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06525v1
• Date: Wed, 10 Feb 2021 16:10:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-15 13:22:49.561413
• Title: Leveraging Reinforcement Learning for evaluating Robustness of KNN Search Algorithms
• Title（参考訳）: KNN探索アルゴリズムのロバスト性評価のための強化学習の活用
• Authors: Pramod Vadiraja, Christoph Peter Balada
• Abstract要約: 与えられたクエリポイントのデータセットでk-nearestの隣人を見つける問題は、数年前から解決されてきた。 本稿では,K-Nearest Neighbor Search(K-Nearest Neighbor Search)の手法について,計算の視点から検討する。 本論文では,KNNSアプローチの対敵点に対する堅牢性を評価するために,汎用的な強化学習ベースのフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The problem of finding K-nearest neighbors in the given dataset for a given query point has been worked upon since several years. In very high dimensional spaces the K-nearest neighbor search (KNNS) suffers in terms of complexity in computation of high dimensional distances. With the issue of curse of dimensionality, it gets quite tedious to reliably bank on the results of variety approximate nearest neighbor search approaches. In this paper, we survey some novel K-Nearest Neighbor Search approaches that tackles the problem of Search from the perspectives of computations, the accuracy of approximated results and leveraging parallelism to speed-up computations. We attempt to derive a relationship between the true positive and false points for a given KNNS approach. Finally, in order to evaluate the robustness of a KNNS approach against adversarial points, we propose a generic Reinforcement Learning based framework for the same.
• Abstract（参考訳）: 与えられたクエリポイントのデータセットでk-nearestの隣人を見つける問題は、数年前から解決されてきた。 非常に高次元空間では、K-nearest neighbor search (KNNS) は高次元距離の計算の複雑さに悩まされる。 次元の呪いの問題では、さまざまな近似近くの検索アプローチの結果を確実に銀行化するのは非常に面倒になります。 本稿では,K-Nearest Neighbor Search(K-Nearest Neighbor Search)の手法について,計算の視点から検索の課題,近似結果の精度,並列性を利用して計算を高速化する手法を検討する。 私たちは、与えられたKNNSアプローチの真正点と偽点の関係を導出しようとします。 最後に、KNNSアプローチの敵対的点に対する堅牢性を評価するために、汎用的な強化学習ベースのフレームワークを提案します。

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