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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: APPROXIMATE NEAREST NEIGHBOR SEARCH FOR THE KULLBACK-LEIBLER DIVERGENCE Autor: DANIEL ALEJANDRO MESEJO-LEON
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
EDUARDO SANY LABER - ADVISOR
Nº do Conteudo: 33305
Catalogação: 19/03/2018 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=33305@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=33305@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.33305
Resumo:
Título: APPROXIMATE NEAREST NEIGHBOR SEARCH FOR THE KULLBACK-LEIBLER DIVERGENCE Autor: DANIEL ALEJANDRO MESEJO-LEON
Nº do Conteudo: 33305
Catalogação: 19/03/2018 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=33305@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=33305@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.33305
Resumo:
In a number of applications, data points can be represented as probability distributions. For instance, documents can be represented as topic models, images can be represented as histograms and also music can be represented as a probability distribution. In this work, we address the problem of the Approximate Nearest Neighbor where the points are probability distributions and the distance function is the Kullback-Leibler (KL) divergence. We show how to accelerate existing data structures such as the Bregman Ball Tree, by posing the KL divergence as an inner product embedding. On the practical side we investigated the use of two, very popular, indexing techniques: Inverted Index and Locality Sensitive Hashing. Experiments performed on 6 real world data-sets showed the Inverted Index performs better than LSH and Bregman Ball Tree, in terms of queries per second and precision.
| Descrição | Arquivo |
| COMPLETE |
