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摘要：本发明涉及计算机处理技术领域，具体涉及一种训练和计算相似性哈希码的神经网络方法，旨在解决现有技术中在实际情况中效果不佳的问题，其技术要点在于：包含以下步骤：S1：使用一个神经网络将一个高维空间的向量z映射为低维空间的向量x；S2：确定该神经网络的参数θ；S3：使用神经网络f*|θ计算相似性哈希码，即强迫输出的值只取01二值。本申请所提供的一种训练和计算相似性哈希码的神经网络方法，解决了只采用线性变换时效果不佳的问题，适用范围更加广泛，不只局限于图像，处理图像时不依赖于手工设计的SIFT或SURF特征，速度更快，而且可以使用GPU进一步加速。
主权项：1.一种计算相似性哈希码的神经网络训练方法，其特征在于，用于图像处理，包含以下步骤：S1：使用一个神经网络将一个高维空间的向量z映射为低维空间的向量x；S2：确定该神经网络的参数θ：包含以下公式： 其中， 公式中：表示对向量x的所有维度求和得到一个标量；将输出的p作为向量z和z是否相似的概率；所述α是一个常数，用来调控sigmoid函数在0附近的斜率；训练公式3所示的神经网络，采用交叉熵作为目标函数，即： 当z和z是相似的，则q＝1,若z和z不相似，则q＝0；其中1-meanabsx-0.5+absx-0.56为正则化项，其作用是迫使x向量中每一维的值都趋近于0或1,即只取二值，经过训练，最优参数为 S3：使用神经网络f*|θ计算相似性哈希码，即强迫输出的值只取01二值；所述S3中signf*|θ-0.5。
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