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【论文解读】Faster sorting algorithm

基本的算法,如排序或哈希,在任何一天都被使用数万亿次。随着对计算需求的增长,这些算法的性能变得至关重要。尽管在过去的2年中已经取得了显著的进展,但进一步改进这些现有的算法路线的有效性对人类科学家和计算方法都是一个挑战。在这里,论文展示了人工智能是如何通过发现迄今为止未知的算法路线来超越目前的最先进的方法。为了实现这一点,论文将一个更好的排序程序制定为单人游戏的任务。然后,论文训练了一个新的深度强化学习代理AlphaDev来玩这个游戏。AlphaDev从零开始发现了一些小型排序算法,它优于以前已知的人类基准测试。这些算法已经集成到LLVM标准C++排序库中。对排序库的这一部分的更改表示用使用强化学习自动发现的算法替换组件。论文还在额外的领域中提出了结果,展示了该方法的通用性。

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AI综述专栏| 大数据近似最近邻搜索哈希方法综述(下)

最近邻搜索(Nearest Neighbor Search)也称作最近点搜索,是指在一个尺度空间中搜索与查询点最近点的优化问题。最近邻搜索在很多领域中都有广泛应用,如:计算机视觉、信息检索、数据挖掘、机器学习,大规模学习等。其中在计算机视觉领域中应用最广,如:计算机图形学、图像检索、复本检索、物体识别、场景识别、场景分类、姿势评估,特征匹配等。由于哈希方法可以在保证正确率的前提下减少检索时间,如今哈希编码被广泛应用在各个领域。本文是关于大数据近似最近邻搜索问题中应用哈希方法的综述。文章分为两部分,本篇为第二部分。

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