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随着维度的增加,使用传统Kd树进行最近邻搜索时效率变低,查询时间变长。为了解决这个问题,采用可学习的Kd树(LK)方法,将待搜索的点输入神经网络,通过神经网络进行定位和查找,最终输出最近邻点的索引值,从而找到最近邻点。结果表明,可使用神经网络代替传统Kd树进行最近邻查找,该方案是有效的、高效的。