BOW和LSH的一點理解

  去年年底的時候在一篇博客中，用ANN的框架解釋了BOW模型[1]，並與LSH[2]等哈希方法做了比較，當時得出了結論，BOW就是一種經過學習的Hash函數。去年再早些時候，又簡單介紹過LLC[3]等稀疏的表示模型，當時的相關論文幾乎一致地得出結論，這些稀疏表示的方法在圖像識別方面的性能一致地好於BOW的效果。後來我就逐漸產生兩個疑問： 1）BOW在檢索時好於LSH，那麼爲什麼不在任何時候都用B

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