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Hashing sensible à la localité

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Dans cours

CS-450: Algorithms II

A first graduate course in algorithms, this course assumes minimal background, but moves rapidly. The objective is to learn the main techniques of algorithm analysis and design, while building a repertory of basic algorithmic solutions to problems in many ...

Description

Cette séance de cours couvre le concept de Locality Sensitive Hashing (LSH) pour la recherche du plus proche voisin, en discutant de la sous-modularité et de la probabilité de collision dans les fonctions de hachage. L'instructeur explique les étapes de prétraitement, la sélection des fonctions de hachage et la minimisation des fonctions définies. La séance de cours explore également les propriétés des fonctions d'ensemble sous-modulaire et leurs applications dans la minimisation des fonctions d'ensemble au sol.

Enseignant·e·s (3)

Mikhail Kapralov

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Weronika Wrzos-Kaminska, Guy Weissenberg, Davide Mazzali, Ekaterina Kochetkova, Kshiteej Jitesh Sheth A dirigé les thèses EPFL de Amir Zandieh, Aidasadat Mousavifar, Navid Nouri, Jakab Tardos, Grzegorz Adam Gluch, Makarov Mikhail A co-dirigé les thèses EPFL de Paritosh Garg Cours Algorithms II CS-450 Un premier cours de 2eme cycle sur les algorithmes, ce cours a peu de prerequis, mais va vite. Il couvre les techniques principales d'analyse et de

Ola Nils Anders Svensson

Alessandro Chiesa

Alessandro Chiesa is a faculty member in computer science. He conducts research in complexity theory, cryptography, and security, with a focus on the theoretical foundations and practical implementations of cryptographic proofs that are short and easy to verify. He is a co-author of several zkSNARK libraries, and is a co-inventor of the Zerocash protocol. He has co-founded Zcash and StarkWare Industries. He is a recipient of a Sloan Research Fellowship (2021), an Okawa Foundation Research Grant (2020), and Google Faculty Research Awards (2018 and 2017). He was included in MIT Technology Review's "35 Innovators Under 35" list in 2018.

Source officielle

Concepts associés (32)

Utility functions on indivisible goods

Some branches of economics and game theory deal with indivisible goods, discrete items that can be traded only as a whole. For example, in combinatorial auctions there is a finite set of items, and every agent can buy a subset of the items, but an item cannot be divided among two or more agents. It is usually assumed that every agent assigns subjective utility to every subset of the items. This can be represented in one of two ways: An ordinal utility preference relation, usually marked by .

Fonction de hachage parfait

droite|vignette|240x240px| Une fonction de hachage parfait pour les quatre noms John Smith, Lisa Smith, Sam Doe et Sandra Dee. droite|vignette|240x240px| Une fonction de hachage parfait minimal pour les quatre noms John Smith, Lisa Smith, Sam Doe et Sandra Dee. En informatique, une fonction de hachage parfait h pour un ensemble S est une fonction de hachage qui associe des éléments distincts de S à un ensemble de m entiers, sans collisions. En termes mathématiques, c'est une fonction injective.

Fonction de hachage cryptographique

Une fonction de hachage cryptographique est une fonction de hachage qui, à une donnée de taille arbitraire, associe une image de taille fixe, et dont une propriété essentielle est qu'elle est pratiquement impossible à inverser, c'est-à-dire que si l'image d'une donnée par la fonction se calcule très efficacement, le calcul inverse d'une donnée d'entrée ayant pour image une certaine valeur se révèle impossible sur le plan pratique. Pour cette raison, on dit d'une telle fonction qu'elle est à sens unique.

Hachage universel

En mathématiques et en informatique, le hachage universel, en anglais universal hashing, (dans un algorithme probabiliste ou un bloc de données) est une méthode qui consiste à sélectionner aléatoirement une fonction de hachage dans une famille de fonctions de hachages qui ont certaines propriétés mathématiques. Cela permet de minimiser la probabilité de collision de hachage. Plusieurs familles de fonctions de hachages sont connues (pour hacher des entiers, des chaînes de caractères ou des vecteurs), et leur calcul est souvent très efficace.

Fonction de hachage

Quand il s'agit de mettre dans un tableau de taille raisonnable (typiquement résidant dans la mémoire principale de l'ordinateur) un ensemble de données de taille variable et arbitraire, on utilise une fonction de hachage pour attribuer à ces données des indices de ce tableau. Par conséquent, une fonction de hachage est une fonction qui associe des valeurs de taille fixe à des données de taille quelconque. Les valeurs renvoyées par une fonction de hachage sont appelées valeurs de hachage, codes de hachage, résumés, signatures ou simplement hachages.

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Séances de cours associées (61)

Recherche du voisin le plus proche: Johnson-Lindenstrauss Lemma

Couvre l'algorithme de recherche le plus proche du voisin et le lemme de Johnson-Lindenstrauss pour la réduction de la dimensionnalité, en explorant les techniques de prétraitement et le hachage sensible à la localité.

Récupérer ses voisins : des techniques efficaces

Couvre les techniques pour récupérer efficacement des éléments similaires en utilisant des requêtes de recherche de similarité.

Techniques de hachage et de tri dans les systèmes de base de données

Fournit une vue d'ensemble des techniques de hachage et de tri dans les systèmes de gestion de bases de données, en mettant l'accent sur leur mise en œuvre et l'optimisation des performances.

Analyse des tables de hachage

Couvre l'analyse des tables de hachage, y compris les opérations de recherche et les collisions attendues.

Indépendance par paire: hachage et équilibrage de charge

Explore l'indépendance par paire dans le hachage pour éviter les collisions et atteindre l'équilibrage de charge.

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Concepts associés (32)

Utility functions on indivisible goods

Fonction de hachage parfait

Fonction de hachage cryptographique

Hachage universel

Fonction de hachage

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