論文の概要: Optimistic Query Routing in Clustering-based Approximate Maximum Inner Product Search
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12207v3
- Date: Tue, 10 Dec 2024 17:06:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-11 14:34:00.567473
- Title: Optimistic Query Routing in Clustering-based Approximate Maximum Inner Product Search
- Title(参考訳): クラスタリングに基づく最大内積探索における最適クエリルーティング
- Authors: Sebastian Bruch, Aditya Krishnan, Franco Maria Nardini,
- Abstract要約: この研究は、クラスタリングに基づく最大内部積探索におけるルーティングを研究することによってギャップを埋める。
各シャード内の内積分布のモーメントを組み込んで最大内積を推定する枠組みを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.01394829787271
- License:
- Abstract: Clustering-based nearest neighbor search is an effective method in which points are partitioned into geometric shards to form an index, with only a few shards searched during query processing to find a set of top-$k$ vectors. Even though the search efficacy is heavily influenced by the algorithm that identifies the shards to probe, it has received little attention in the literature. This work bridges that gap by studying routing in clustering-based maximum inner product search. We unpack existing routers and notice the surprising contribution of optimism. We then take a page from the sequential decision making literature and formalize that insight following the principle of ``optimism in the face of uncertainty.'' In particular, we present a framework that incorporates the moments of the distribution of inner products within each shard to estimate the maximum inner product. We then present an instance of our algorithm that uses only the first two moments to reach the same accuracy as state-of-the-art routers such as ScaNN by probing up to $50\%$ fewer points on benchmark datasets. Our algorithm is also space-efficient: we design a sketch of the second moment whose size is independent of the number of points and requires $\mathcal{O}(1)$ vectors per shard.
- Abstract(参考訳): クラスタリングに基づく近接探索は、点を幾何学的シャードに分割してインデックスを形成する効果的な方法であり、クエリ処理中に数個のシャードしか検索せず、トップ$k$ベクトルの集合を見つけることができる。
探索効率は探索対象のシャードを識別するアルゴリズムの影響を強く受けているが,文献にはほとんど注目されていない。
この作業は、クラスタリングに基づく最大内部積探索におけるルーティングを研究することによって、そのギャップを埋める。
既存のルータを解き放ち、楽観主義の驚くべき貢献に気づく。
次に、逐次的意思決定の文献からページを取得し、不確実性に直面した「最適化」の原則に従ってその洞察を定式化する。
特に、各シャード内の内積分布のモーメントを組み込んで、内積の最大値を推定する枠組みを提示する。
次に、ScaNNのような最先端ルータと同じ精度に達するために、最初の2つのモーメントのみを使用するアルゴリズムの例を示します。
我々のアルゴリズムは空間効率も高い: 大きさが点数に依存せず、シャード毎に$\mathcal{O}(1)$ベクトルを必要とする第2モーメントのスケッチを設計する。
関連論文リスト
- A Query-Driven Approach to Space-Efficient Range Searching [12.760453906939446]
クエリのほぼ直線的なサンプルは、クエリ中に訪れたノード数がほぼ最適であるパーティションツリーを構築することができることを示す。
我々は、ノード処理を分類問題として扱い、浅いニューラルネットワークのような高速な分類器を活用して、実験的に効率的なクエリ時間を得ることにより、このアプローチを強化する。
我々のアルゴリズムは,クエリのサンプルに基づいて,セパレータに関連付けられたノードを持つバランスのとれたツリーを構築し,クエリの待ち行列を最小化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-19T12:01:00Z) - SLOPE: Search with Learned Optimal Pruning-based Expansion [2.0618817976970103]
SLOPE(Learned Optimal Pruning-based Expansion)を用いた探索手法を提案する。
ノードの距離を最適経路から学習し、その結果、オープンリストのサイズを小さくする。
これにより、探索は最適な経路に近い領域のみを探索し、メモリと計算コストを削減できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-07T13:42:15Z) - PECANN: Parallel Efficient Clustering with Graph-Based Approximate
Nearest Neighbor Search [8.15681999722805]
本稿では, 点集合の密度に基づくクラスタリングについて検討する。
密度ピークの異なる変種を単一のフレームワークPECANNに統合する。
PECANNを用いて5つのクラスタリングアルゴリズムを実装し,最大128万点,最大1024次元の合成および実世界のデータセットを双方向ハイパースレッディングを備えた30コアマシン上で評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-06T22:43:50Z) - Group Testing for Accurate and Efficient Range-Based Near Neighbor Search for Plagiarism Detection [2.3814052021083354]
本研究は, 近接探索問題に対する適応型群検定フレームワークを提案する。
本研究では,データベース内の各項目を問合せ点の隣人あるいは非隣人として,余剰距離閾値に基づいて効率よくマークする。
本研究では,ソフトマックスに基づく特徴量を用いて,完全探索よりも10倍以上の高速化を実現し,精度を損なわないことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-05T06:12:03Z) - A Metaheuristic Algorithm for Large Maximum Weight Independent Set
Problems [58.348679046591265]
ノード重み付きグラフが与えられたとき、ノード重みが最大となる独立した(相互に非隣接な)ノードの集合を見つける。
このアプリケーションで放送されるグラフの中には、数十万のノードと数億のエッジを持つ大きなものもあります。
我々は,不規則なランダム化適応検索フレームワークにおいてメタヒューリスティックな新しい局所探索アルゴリズムを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-28T21:34:16Z) - Estimating leverage scores via rank revealing methods and randomization [50.591267188664666]
任意のランクの正方形密度あるいはスパース行列の統計レバレッジスコアを推定するアルゴリズムについて検討した。
提案手法は,高密度およびスパースなランダム化次元性還元変換の合成と階調明細化法を組み合わせることに基づく。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-23T19:21:55Z) - Towards Optimally Efficient Tree Search with Deep Learning [76.64632985696237]
本稿では,線形モデルから信号整数を推定する古典整数最小二乗問題について検討する。
問題はNPハードであり、信号処理、バイオインフォマティクス、通信、機械学習といった様々な応用でしばしば発生する。
本稿では, 深いニューラルネットワークを用いて, 単純化されたメモリバウンドA*アルゴリズムの最適推定を推定し, HATSアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-07T08:00:02Z) - Adversarial Examples for $k$-Nearest Neighbor Classifiers Based on
Higher-Order Voronoi Diagrams [69.4411417775822]
逆例は機械学習モデルにおいて広く研究されている現象である。
そこで本研究では,$k$-nearest 近傍分類の逆ロバスト性を評価するアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-19T08:49:10Z) - Ranking a set of objects: a graph based least-square approach [70.7866286425868]
同一労働者の群集によるノイズの多いペアワイズ比較から始まる$N$オブジェクトのランク付けの問題について考察する。
品質評価のために,最小二乗内在的最適化基準に依存する非適応的ランキングアルゴリズムのクラスを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-26T16:19:09Z) - Optimal Clustering from Noisy Binary Feedback [75.17453757892152]
本稿では,二元的ユーザフィードバックから一組のアイテムをクラスタリングする問題について検討する。
最小クラスタ回復誤差率のアルゴリズムを考案する。
適応選択のために,情報理論的誤差下界の導出にインスパイアされたアルゴリズムを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2019-10-14T09:18:26Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。