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在这段文本中,提到了LSH和e2LSH算法。虽然这些算法可以用于数据降维和近似最近邻问题,但是在某些情况下,这些算法的hash函数并不是最好的选择。特别是当需要高精度匹配时,这些算法可能会失效。因此,一些研究人员开始研究新的hash函数,以改进这些算法的性能。他们使用不同的方法,如生成随机矩阵和深度学习技术,来设计更好的hash函数,以便在LSH和e2LSH算法中使用。这些新的hash函数已经取得了一些非常有希望的结果,未来可能会在大规模数据处理中得到广泛的应用。