《表1 运行时间对比:基于神经网络的可学习Kd树》
本文将使用神经网络进行最近邻搜索的时间和使用传统Kd树进行最近邻搜索所花费的时间,在n为10 000,阈值为0.005的情况下进行了对比,此时,由图3b可知,模型的准确率均在90%以上。两者的运行时间如表1。从表1可以看出,相比于传统的Kd树,LK模型在运行时间上更具优势。
图表编号 | XD00123039200 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2019.12.20 |
作者 | 彭永鑫 |
绘制单位 | 云南大学软件学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
本文将使用神经网络进行最近邻搜索的时间和使用传统Kd树进行最近邻搜索所花费的时间,在n为10 000,阈值为0.005的情况下进行了对比,此时,由图3b可知,模型的准确率均在90%以上。两者的运行时间如表1。从表1可以看出,相比于传统的Kd树,LK模型在运行时间上更具优势。
图表编号 | XD00123039200 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.12.20 |
作者 | 彭永鑫 |
绘制单位 | 云南大学软件学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |