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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-02 09:20 大規模高次元ベクトルデータに対する近似最近傍探索インデックスの分散並列構築 ○小野直樹・松井勇佑（東大）  PRMU2022-64 IBISML2022-71 |
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| 抄録 | （和） | 本研究は，グラフを用いた近似最近傍探索インデックスの構築を分散メモリ環境で並列化する．提案手法は，一部のベクトルを複数のプロセスで共有することで，各プロセスの処理負荷を均等にしつつ，最終的な探索精度を向上させる．SIFT20Mデータセットに対する実験の結果，提案手法は精度を1-2%下げる代わりに，インデックスの構築を8倍程度高速化した． |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | 最近傍探索 / 並列計算 / 大規模データ処理 / / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 404, PRMU2022-64, pp. 30-35, 2023年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2022-64 | |
| 発行日 | 2023-02-23 (PRMU, IBISML) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2022-64 IBISML2022-71 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IBISML IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2023-03-02 - 2023-03-03 |
| 開催地（和） | はこだて未来大学 |
| 開催地（英） | Future University Hakodate |
| テーマ（和） | 異分野連携(PRMU)、AutoML (CVIM)、機械学習の理論と応用の広がり(IBISML) |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2023-03-PRMU-IBISML-CVIM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 大規模高次元ベクトルデータに対する近似最近傍探索インデックスの分散並列構築 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Distributed Parallel Construction of Approximate Nearest Neighbor Search Index for Large-Scale and High-Dimensional Data |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 最近傍探索 / |
| キーワード(2)（和/英） | 並列計算 / |
| キーワード(3)（和/英） | 大規模データ処理 / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小野 直樹 / Naoki Ono / オノ ナオキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松井 勇佑 / Yusuke Matsui / マツイ ユウスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-02 09:20:00 |
| 発表時間 | 10分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2022-64, IBISML2022-71 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.404(PRMU), no.405(IBISML) |
| ページ範囲 | pp.30-35 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-02-23 (PRMU, IBISML) |
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