Deep Hash（深度哈希算法）

哈希的简单介绍：

用一个比喻来说明什么是哈希算法：假设有N只小猪，它们的体重各不相同，一开始我们把它们放在一个猪圈里面。如果想寻找其中某只小猪，只能一个一个的找，很耗时间。现在我们用哈希算法的思想来管理小猪，我们按照小猪的体重来分猪圈。现在如果你想要找其中某一只小猪，先看看他的体重，然后到对应体重的猪圈里面寻找，这样时间就节省了。

上面的比喻中的小猪的体重就相当于Hash_code，每个变量都有一个Hash_codee。如果用哈希算法来查找某一个变量，首先要匹配Hash_code，这样就能快速的查找了。

刘教授一开始是以图搜图的样例来开始哈希的讲解：

哈希算法：

几种方法的介绍：

深度哈希算法

首先对相似度矩阵进行分解，得到样本的二值码；然后使用CNN进行拟合前面得到的二值码。

代码实现：

优缺点分析：

优：简单，学习图像表示能力强，性能高；

缺：不适合大数据及的训练，两阶段分开（无法实现End-to-End）。

这只是其中一种变形的Deep哈希框架，其实还有很多框架，如果有兴趣的朋友您可以进一步去了解，我会把具体的文件放在平台的共享文件处，那里有您们想要的知识。