論文の概要: FINGER: Fast Inference for Graph-based Approximate Nearest Neighbor Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11408v1
• Date: Wed, 22 Jun 2022 22:30:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-24 14:20:26.352113
• Title: FINGER: Fast Inference for Graph-based Approximate Nearest Neighbor Search
• Title（参考訳）: FINGER:グラフベースの近似近傍探索のための高速推論
• Authors: Patrick H. Chen, Chang Wei-cheng, Yu Hsiang-fu, Inderjit S. Dhillon, Hsieh Cho-jui
• Abstract要約: 効率的なグラフ探索を実現するための高速推論手法であるFINGERを提案する。 FINGERは、近傍の残差ベクトルと低ランク基底と分布マッチングとの角度を推定することで距離関数を近似する。 実証的に、FINGERによるHNSWと呼ばれるグラフベースの手法の高速化は、異なるベンチマークデータセット間で既存のグラフベースの手法を20%から60%上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.928821121591493
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Approximate K-Nearest Neighbor Search (AKNNS) has now become ubiquitous in modern applications, for example, as a fast search procedure with two tower deep learning models. Graph-based methods for AKNNS in particular have received great attention due to their superior performance. These methods rely on greedy graph search to traverse the data points as embedding vectors in a database. Under this greedy search scheme, we make a key observation: many distance computations do not influence search updates so these computations can be approximated without hurting performance. As a result, we propose FINGER, a fast inference method to achieve efficient graph search. FINGER approximates the distance function by estimating angles between neighboring residual vectors with low-rank bases and distribution matching. The approximated distance can be used to bypass unnecessary computations, which leads to faster searches. Empirically, accelerating a popular graph-based method named HNSW by FINGER is shown to outperform existing graph-based methods by 20%-60% across different benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 近似K-Nearest Neighbor Search (AKNNS) は、2つのタワー深層学習モデルを用いた高速探索手法として、現代のアプリケーションで広く使われている。 特にAKNNSのグラフベースの手法は優れた性能で注目されている。 これらの方法は、データベースに埋め込みベクトルとしてデータポイントをトラバースするために、欲深いグラフ検索に依存している。 多くの距離計算は検索更新に影響を与えないので、これらの計算は性能を損なうことなく近似することができる。 その結果,効率的なグラフ探索を実現する高速推論手法であるFINGERを提案する。 FINGERは、近傍の残差ベクトルと低ランク基底と分布マッチングとの角度を推定することで距離関数を近似する。 近似距離は不要な計算を回避し、より高速な検索につながる。 実証的に、FINGERによるHNSWと呼ばれるグラフベースの手法の高速化は、異なるベンチマークデータセット間で既存のグラフベースの手法を20%から60%上回っている。

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