Вещественные вложения и скетчи для быстрой оценки расстояний и сходств
Рассмотрены методы и алгоритмы быстрой оценки мер расстояния/сходства данных по формируемым вещественным векторам малой раз-мерности. Приведены методы без обучения, использующие главным образом случайное проецирование и сэмплирование. Исходные данные являются в основном векторами большой размерност...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Кибернетика и системный анализ |
|---|---|
| Дата: | 2016 |
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2016
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/142067 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Вещественные вложения и скетчи для быстрой оценки расстояний и сходств / Д.А. Рачковский // Кибернетика и системный анализ. — 2016. — Т. 52, № 6. — С. 156-180. — Бібліогр.: 153 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862698328551063552 |
|---|---|
| author | Рачковский, Д.А. |
| author_facet | Рачковский, Д.А. |
| citation_txt | Вещественные вложения и скетчи для быстрой оценки расстояний и сходств / Д.А. Рачковский // Кибернетика и системный анализ. — 2016. — Т. 52, № 6. — С. 156-180. — Бібліогр.: 153 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Кибернетика и системный анализ |
| description | Рассмотрены методы и алгоритмы быстрой оценки мер расстояния/сходства данных по формируемым вещественным векторам малой раз-мерности. Приведены методы без обучения, использующие главным образом случайное проецирование и сэмплирование. Исходные данные являются в основном векторами большой размерности с различными расстояниями (евклидовым, манхэттеновым, статистическими и др.) и сходствами (скаляр-ным произведением и др.). Обсуждаются и векторные представления невек-торных данных. Получаемые векторы можно также применять в алгоритмах поиска по сходству, машинного обучения и др.
Розглянуто методи і алгоритми швидкої оцінки мір відстані/схожості даних за дійсними векторними представленнями малої розмірності. Досліджено методи без навчання, з використанням випадкової проекції та семпліювання. Вхідні дані є, в основному, векторами великої розмірності з різними мірами відстані (евклідове, манхеттенове, статистичне та ін.) і схожості (скалярний добуток та ін.). Обговорюються також векторні представлення невекторних даних. Отримані вектори можуть також застосовуватися в алгоритмах пошуку за схожістю, машинного навчання тощо.
This survey paper focuses on methods and algorithms for fast estimation of data distance/similarity measures. The estimation is done by real-valued vector representations of small dimension. The discussed methods do not use learning and mainly use random projection and sampling. Initial data are mainly high-dimensional vectors with different distance measures (Euclidean, Manhattan, statistical, etc.) and similarities (dot product etc.). Vector representations of non-vector data are discussed as well. The resultant vectors can also be used for similarity search algorithms, machine learning, etc.
|
| first_indexed | 2025-12-07T16:32:38Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-142067 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0023-1274 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T16:32:38Z |
| publishDate | 2016 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Рачковский, Д.А. 2018-09-24T14:57:29Z 2018-09-24T14:57:29Z 2016 Вещественные вложения и скетчи для быстрой оценки расстояний и сходств / Д.А. Рачковский // Кибернетика и системный анализ. — 2016. — Т. 52, № 6. — С. 156-180. — Бібліогр.: 153 назв. — рос. 0023-1274 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/142067 004.22 + 004.93'11 Рассмотрены методы и алгоритмы быстрой оценки мер расстояния/сходства данных по формируемым вещественным векторам малой раз-мерности. Приведены методы без обучения, использующие главным образом случайное проецирование и сэмплирование. Исходные данные являются в основном векторами большой размерности с различными расстояниями (евклидовым, манхэттеновым, статистическими и др.) и сходствами (скаляр-ным произведением и др.). Обсуждаются и векторные представления невек-торных данных. Получаемые векторы можно также применять в алгоритмах поиска по сходству, машинного обучения и др. Розглянуто методи і алгоритми швидкої оцінки мір відстані/схожості даних за дійсними векторними представленнями малої розмірності. Досліджено методи без навчання, з використанням випадкової проекції та семпліювання. Вхідні дані є, в основному, векторами великої розмірності з різними мірами відстані (евклідове, манхеттенове, статистичне та ін.) і схожості (скалярний добуток та ін.). Обговорюються також векторні представлення невекторних даних. Отримані вектори можуть також застосовуватися в алгоритмах пошуку за схожістю, машинного навчання тощо. This survey paper focuses on methods and algorithms for fast estimation of data distance/similarity measures. The estimation is done by real-valued vector representations of small dimension. The discussed methods do not use learning and mainly use random projection and sampling. Initial data are mainly high-dimensional vectors with different distance measures (Euclidean, Manhattan, statistical, etc.) and similarities (dot product etc.). Vector representations of non-vector data are discussed as well. The resultant vectors can also be used for similarity search algorithms, machine learning, etc. Автор благодарен канд. техн. наук А.М. Соколову за обсуждения. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Кибернетика и системный анализ Новые средства кибернетики, информатики, вычислительной техники и системного анализа Вещественные вложения и скетчи для быстрой оценки расстояний и сходств Дійсні вкладення і скетчі для швидкої оцінки відстаней та схожостей Real-valued embeddings and sketches for fast distanceand similarity estimation Article published earlier |
| spellingShingle | Вещественные вложения и скетчи для быстрой оценки расстояний и сходств Рачковский, Д.А. Новые средства кибернетики, информатики, вычислительной техники и системного анализа |
| title | Вещественные вложения и скетчи для быстрой оценки расстояний и сходств |
| title_alt | Дійсні вкладення і скетчі для швидкої оцінки відстаней та схожостей Real-valued embeddings and sketches for fast distanceand similarity estimation |
| title_full | Вещественные вложения и скетчи для быстрой оценки расстояний и сходств |
| title_fullStr | Вещественные вложения и скетчи для быстрой оценки расстояний и сходств |
| title_full_unstemmed | Вещественные вложения и скетчи для быстрой оценки расстояний и сходств |
| title_short | Вещественные вложения и скетчи для быстрой оценки расстояний и сходств |
| title_sort | вещественные вложения и скетчи для быстрой оценки расстояний и сходств |
| topic | Новые средства кибернетики, информатики, вычислительной техники и системного анализа |
| topic_facet | Новые средства кибернетики, информатики, вычислительной техники и системного анализа |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/142067 |
| work_keys_str_mv | AT račkovskiida veŝestvennyevloženiâisketčidlâbystroiocenkirasstoâniiishodstv AT račkovskiida díisnívkladennâísketčídlâšvidkoíocínkivídstaneitashožostei AT račkovskiida realvaluedembeddingsandsketchesforfastdistanceandsimilarityestimation |