基于深度学习的散列检索技术研究进展

大数据时代，数据呈现维度高、数据量大和增长快等特点。面对大量的复杂数据，如何高效地检索相似近邻数据是近似最近邻查询的研究热点。散列技术通过将数据映射为二进制码的方式，能够显著加快相似性计算，并在检索过程中节省存储和通信开销。近年来深度学习在提取数据特征方面表现出速度快、精度高等优异的性能，使得基于深度学习的散列检索技术得到越来越广泛的运用。总结了深度学习散列的主要方法和前沿进展，并对未来的研究方向展开简要探讨。