論文の概要: Deterministic Iteratively Built KD-Tree with KNN Search for Exact Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.03799v1
• Date: Mon, 7 Jun 2021 17:09:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-08 21:26:04.536428
• Title: Deterministic Iteratively Built KD-Tree with KNN Search for Exact Applications
• Title（参考訳）: 厳密な応用のためのKNN探索を用いた決定論的反復構築KD-Tree
• Authors: Aryan Naim, Joseph Bowkett, Sisir Karumanchi, Peyman Tavallali, Brett Kennedy
• Abstract要約: K-Nearest Neighbors (KNN)サーチは、ロボット工学や自動運転車に応用された人工知能ソフトウェアの基本アルゴリズムである。 二分木と同様に、kd-treesはオンラインアプリケーションに新しいデータが付加され、木が再構築されない限り、検索性能が急速に低下する可能性があるため、不均衡になる。 クエリ結果の正確さを損なうことなく、ツリー再構築の回数を減らす「インターバルkd-treesのフォレスト」を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7325238096808318
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: K-Nearest Neighbors (KNN) search is a fundamental algorithm in artificial intelligence software with applications in robotics, and autonomous vehicles. These wide-ranging applications utilize KNN either directly for simple classification or combine KNN results as input to other algorithms such as Locally Weighted Learning (LWL). Similar to binary trees, kd-trees become unbalanced as new data is added in online applications which can lead to rapid degradation in search performance unless the tree is rebuilt. Although approximate methods are suitable for graphics applications, which prioritize query speed over query accuracy, they are unsuitable for certain applications in autonomous systems, aeronautics, and robotic manipulation where exact solutions are desired. In this paper, we will attempt to assess the performance of non-recursive deterministic kd-tree functions and KNN functions. We will also present a "forest of interval kd-trees" which reduces the number of tree rebuilds, without compromising the exactness of query results.
• Abstract（参考訳）: K-Nearest Neighbors (KNN)サーチは、ロボット工学や自動運転車に応用された人工知能ソフトウェアの基本アルゴリズムである。 これらの広範囲のアプリケーションは、単純な分類のために直接KNNを利用するか、ローカル重み学習(LWL)のような他のアルゴリズムへの入力としてKNN結果を組み合わせる。 二分木と同様に、kd-treesはオンラインアプリケーションに新しいデータが付加され、木が再構築されない限り検索性能が急速に低下する可能性があるため、不均衡になる。 近似手法はクエリの精度よりもクエリの速度を優先するグラフィクスアプリケーションに適しているが、正確な解を求める自律システム、航空学、ロボット操作の特定の応用には適していない。 本稿では,非再帰的決定論的kd-tree関数とKNN関数の性能評価を試みる。 また、クエリ結果の正確性を損なうことなく、ツリー再構築の回数を減らす「間隔kd-treeの森」も提示する。

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