-
题名深度学习在哈希算法的应用
被引量：2
- 1
-
-
作者
亓海凤
王永
-
机构
山东大学微电子学院
-
出处
《科技资讯》
2018年第32期139-142,共4页
-
基金
山东大学教学改革项目(项目编号:SD201706)
"双一流"建设项目(项目编号:BKSYL20170401)
-
文摘
哈希,一种将任意长度的输入二值化输出的过程,被广泛用于快速查找,如分类、检索和拷贝检测等。近年来受到卷积神经网络强大学习能力的影响,很多学者尝试用深度学习的工具进行哈希的探索,也就是所谓的深度哈希算法。深度学习模型是一种能够层进学习的机器工具,它可以通过从低级特征中构建高级特征来学习特征的层次结构,从而使特征构建过程自动化。本文对深度哈希算法进行了总结。
-
关键词
深度哈希
近似近邻搜索
哈希性能
-
分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名一种基于移位取反和加法的字符串哈希算法
- 2
-
-
作者
李立亚
吴丽
迟荣华
-
机构
无锡科技职业学院人工智能学院
-
出处
《计算机时代》
2022年第11期65-68,共4页
-
基金
未来网络科研基金项目(FNSRFP-2021-YB-56)
江苏省高等学校教育技术研究会高校教育信息化研究课题(2021JSETKT034)。
-
文摘
哈希算法大量应用于信息传输、存储、校验等领域,其中面向字符串的哈希算法结构简单、易编码实现、速度快,这类算法的设计往往使用位操作、算术运算、查表等运算的组合来实现,不同的组合在性能和效果上也不相同。理论上,运算步骤越简单、性能越好,但哈希效果难以保证;步骤越多、性能越差,但哈希效果容易有保障。本文使用移位、取反和加法三种基本运算,设计了一种快速字符串哈希算法,使用较少的步骤获得了较好的性能和效果。通过与BKDR哈希算法对比测试,本算法在性能上有8%的优势,两者哈希效果相当。
-
关键词
哈希算法
移位
取反
加法
哈希效果
哈希性能
-
Keywords
hash algorithm
shift
inversion
addition
hash effect
hash performance
-
分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
