Fugu-MT 論文翻訳(概要): Similarity search on neighbor's graphs with automatic Pareto optimal performance and minimum expected quality setups based on hyperparameter optimization

論文の概要: Similarity search on neighbor's graphs with automatic Pareto optimal performance and minimum expected quality setups based on hyperparameter optimization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.07917v1
Date: Wed, 19 Jan 2022 23:35:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-21 14:32:09.110821
Title: Similarity search on neighbor's graphs with automatic Pareto optimal performance and minimum expected quality setups based on hyperparameter optimization
Title（参考訳）: ハイパーパラメータ最適化に基づく自動パレート最適性能と最小品質設定による近隣グラフの類似性探索
Authors: Eric S. Tellez and Guillermo Ruiz
Abstract要約: 本論文では,近隣のグラフと最適化メタヒューリスティックスに基づく近傍の探索アルゴリズムを提案する。同じ戦略は、最小品質を達成する指標を作成するためにも使われる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This manuscript introduces an autotuned algorithm for searching nearest neighbors based on neighbor graphs and optimization metaheuristics to produce Pareto-optimal searches for quality and search speed automatically; the same strategy is also used to produce indexes that achieve a minimum quality. Our approach is described and benchmarked with other state-of-the-art similarity search methods, showing convenience and competitiveness.
Abstract（参考訳）: 本書では,隣接グラフに基づいて最寄りの近傍を探索する自動調整アルゴリズムを導入し,最適化メタヒューリスティックスを用いて,品質と探索速度を自動的にパレート最適化探索する。提案手法は,他の最先端の類似性検索手法と併用し,利便性と競争性を示す。

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