Gli incorporamenti di vettori ad alta dimensione sono ampiamente utilizzati nei sistemi di recupero, Ancora
riduzione della dimensionalità (DR) viene applicato raramente a causa della sua tendenza a distorcere
vicino più vicino (NN) struttura critica per la ricerca. Tecniche DR esistenti
come PCA e UMAP ottimizzano criteri globali o di preservazione della varietà, Piuttosto
rispetto agli obiettivi specifici del recupero. Presentiamo MPAD: Massimo assoluto a coppie
Differenza, un metodo DR non supervisionato che preserva esplicitamente NN approssimativo
relazioni massimizzando il margine tra k-NN e non-k-NN in un contesto soft
vincolo di ortogonalità. Questo design consente a MPAD di mantenere i dati rilevanti per le ANN
geometria senza supervisione o modifiche al modello di inclusione originale.
Esperimenti su più domini mostrano che MPAD ha costantemente prestazioni superiori
metodi DR standard per preservare la struttura del quartiere, consentendo di più
ricerca accurata in dimensioni ridotte.

Questo articolo esplora i giri e le loro implicazioni.

Scarica PDF: