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1. WO2022006734 - DATA SPARSE PROJECTION ALGORITHM AND SYSTEM, ELECTRONIC DEVICE AND STORAGE MEDIUM

Publication Number WO/2022/006734
Publication Date 13.01.2022
International Application No. PCT/CN2020/100618
International Filing Date 07.07.2020
IPC
G06F 17/16 2006.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
17Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
10Complex mathematical operations
16Matrix or vector computation
CPC
G06F 17/16
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
17Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
10Complex mathematical operations
16Matrix or vector computation ; , e.g. matrix-matrix or matrix-vector multiplication, matrix factorization
Applicants
  • 香港中文大学(深圳) THE CHINESE UNIVERSITY OF HONG KONG, SHENZHEN [CN]/[CN]
Inventors
  • 顾崇林 GU, Chonglin
  • 马畅翼 MA, Changyi
  • 李文烨 LI, Wenye
  • 崔曙光 CUI, Shuguang
Agents
  • 深圳尚业知识产权代理事务所(普通合伙) SHINY INTELLECTUAL PROPERTY FIRM
Priority Data
Publication Language Chinese (zh)
Filing Language Chinese (ZH)
Designated States
Title
(EN) DATA SPARSE PROJECTION ALGORITHM AND SYSTEM, ELECTRONIC DEVICE AND STORAGE MEDIUM
(FR) ALGORITHME ET SYSTÈME DE PROJECTION PARCIMONIEUSE DE DONNÉES, DISPOSITIF ÉLECTRONIQUE ET SUPPORT DE STOCKAGE
(ZH) 一种数据稀疏投影算法、系统、电子装置及存储介质
Abstract
(EN) A data sparse projection algorithm, comprising: randomly initializing a high-dimensional sparse two-dimensional matrix (S1); fixing the high-dimensional sparse two-dimensional matrix, and using the high-dimensional sparse two-dimensional matrix to calculate an optimal output variable (S2); fixing the optimal output variable, and using the optimal output variable to calculate an optimal high-dimensional sparse two-dimensional matrix (S3); and cyclically fixing the high-dimensional sparse two-dimensional matrix and the output variable until the optimal output variable is no longer increased when fixing the high-dimensional sparse two-dimensional matrix (S4). The high-dimensional sparse two-dimensional matrix is optimized continuously by means of randomization and iteration, so that the high-dimensional sparse two-dimensional matrix is more stable, the similarity features of original data are protected better, and the sparsity and binarity of said algorithm allows for a faster calculation speed of said algorithm in practical application.
(FR) L'invention concerne un algorithme de projection parcimonieuse de données, comprenant : l'initialisation aléatoire d'une matrice bidimensionnelle creuse de grande dimension (S1) ; la fixation de la matrice bidimensionnelle creuse de grande dimension, et l'utilisation de la matrice bidimensionnelle creuse de grande dimension pour calculer une variable de sortie optimale (S2) ; la fixation de la variable de sortie optimale, et l'utilisation de la variable de sortie optimale pour calculer une matrice bidimensionnelle creuse de grande dimension optimale (S3) ; et la fixation cyclique de la matrice bidimensionnelle creuse de grande dimension et de la variable de sortie jusqu'à ce que la variable de sortie optimale n'augmente plus lors de la fixation de la matrice bidimensionnelle creuse de grande dimension (S4). La matrice bidimensionnelle creuse de grande dimension est optimisée en continu au moyen d'une randomisation et d'une itération, de sorte que la matrice bidimensionnelle creuse de grande dimension est plus stable, les caractéristiques de similarité des données d'origine sont mieux protégées, et le caractère parcimonieux et binaire dudit algorithme permettent une vitesse de calcul plus rapide dudit algorithme dans une application pratique.
(ZH) 一种数据稀疏投影方法,包括:随机初始化一个高维稀疏二维矩阵(S1);将高维稀疏二维矩阵固定,使用高维稀疏二维矩阵计算最优的输出变量(S2);将最优的输出变量固定,使用最优的输出变量计算最优的高维稀疏二维矩阵(S3);循环固定所述高维稀疏二维矩阵及输出变量,直至在固定所述高维稀疏二维矩阵时最优的输出变量不再增大(S4);通过随机和迭代的方式不断地优化高维稀疏二维矩阵,能够使得高维稀疏二维矩阵更加稳定,对原始数据相似度特征保护更好,并且该算法的稀疏性和二值性使得其在实际应用中计算速度更快。
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