Поиск ближайших соседей с помощью иерархического маленького мира — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
(→‎Применение)
(→‎Поиск ближайших соседей во всей структуре)
Строка 87: Строка 87:
 
# На нулевом уровне жадно ищем '''k''' ближайших соседей.
 
# На нулевом уровне жадно ищем '''k''' ближайших соседей.
 
  '''knn'''(hnsw, q, k, ef)''':'''
 
  '''knn'''(hnsw, q, k, ef)''':'''
−
     <font color="green">// Входные данные: иерархия графов hnsw, запрос q, искомое количество ближайших соседей  K, количество кандидатов при поиске ef. </font>
+
     <font color="green">// Входные данные: иерархия графов hnsw, запрос q, искомое количество ближайших соседей  k, количество кандидатов при поиске ef. </font>
 
     <font color="green">// Возвращает: k ближайших соседей q. </font>
 
     <font color="green">// Возвращает: k ближайших соседей q. </font>
 
     W = <tex>\emptyset</tex>  <font color="green">// Ближайшие к q вершины. </font>
 
     W = <tex>\emptyset</tex>  <font color="green">// Ближайшие к q вершины. </font>

Версия 16:11, 2 марта 2019

Иерархический маленький мир (англ. Hierarchical Navigable Small World[1]) — структура данных, позволяющая эффективно искать k почти что ближайших соседей.
Ключевая идея — вероятностная эвристика для создания соединений на большие расстояния.
По своей концепции напоминает список с пропусками.

Применение

Представим себе ситуацию:

  • У социальной сети есть 10¹¹ пользовательских фотографий с отмеченными лицами на них.
  • По новой фотографии требуется быстро узнать кто на ней и предложить пользователю отметить этого человека.


Возможный процесс:

  1. Обучаем FaceNet[2] выдавать 128-мерные вектора по изображению лица, т.ч. у фотографий одного человека похожие значения векторов.
  2. Добавляем 10¹¹ векторов в иерархический маленький мир.
  3. При добавлении новой фотографии, вычисляем соответствующий лицу вектор.
  4. Ищем k его ближайших соседей.
  5. Классифицируем лицо с использованием ядер сглаживания.
  6. Если пользователь подтвердил нашу догадку, добавляем этот вектор в иерархический маленький мир.

Маленький мир

Жадный поиск ближайшего соседа. Чёрные ребра — короткие связи с ближайшими соседями, красные рёбра — длинные связи, обеспечивающие малое мат. ожидание длины пути. Оригинал

Маленький мир[3] (англ. Small World[4]) — граф, в котором мат. ожидание кратчайшего пути между двумя случайно выбранными вершинами растёт пропорционально [math]\log{N}[/math]. Но при этом средняя степень вершины мала.

Для маленького мира на точках в Евклидовом пространстве жадный поиск k ближайших соседей будет выглядеть так: 

knn(V, E, request, m, k):
    W = [math]\emptyset[/math]  // Ближайшие к q вершины. 
    C = [math]\emptyset[/math]  // Вершины, которые предстоит посетить. 
    V = [math]\emptyset[/math]  // Посещённые вершины. 
    for i = 1 to m
        C = С [math]\bigcup[/math] [math]random_v[/math] v [math]\in[/math] G
        TN = [math]\emptyset[/math]  // Ближайшие вершины в этом проходе.
        while true
            u = {q1 | [math]\forall[/math] q2 [math]\in[/math] C, |q - q1| <= |q - q2|} // Ближайшая к q вершина из C. 
            C = C [math]\setminus[/math] u
            if u дальше чем k-й элемент W
                break
            for e: (u, e) in G
                if e [math]{\notin}[/math] V
                    C = C [math]\bigcup[/math] e
                    V = V [math]\bigcup[/math] e
                    TN = TN [math]\bigcup[/math] e
        W = W [math]\bigcup[/math] TN
    return k ближайших к q вершин из W

Расстояние между вершинами графа может измеряться различными метриками.
Очевидный недостаток этого алгоритма — опасность свалиться в локальный минимум, остановившись в каком-то кластере. С увеличением числа m, вероятность такого застревания экспоненциально падает.

Описание структуры

Иерархический Маленький мир — слоистая структура графов. На нулевом слое представлены все N вершин из исходной выборки. Вершина, присутствующая на уровне L так же присутствует на уровне L + 1 с вероятностью P. Т.е. кол-во слоёв растет как [math]O(\log N)[/math]. Количество соседей каждой вершины на каждом уровне ограниченно константой, что позволяет делать запросы на добавление и удаление вершины за [math]O(\log N)[/math].

Иерархический маленький мир. Источник

Операции над структурой

Поиск ближайших соседей в слое

Жадно идём по уровню в сторону запроса. 

searchLayer(q, ep, ef, layer):
    // Входные данные: иерархия графов hnsw, запрос q, входные точки ep, искомое количество ближайших соседей ef, номер слоя layer.
    // Возвращает: ef ближайших соседей q в слое layer.
    W = [math]\emptyset[/math]  // Ближайшие к q вершины. 
    C = [math]\emptyset[/math]  // Вершины, которые предстоит посетить. 
    V = [math]\emptyset[/math]  // Посещённые вершины. 
    while C != [math]\emptyset[/math]
        u = {q1 | [math]\forall[/math] q2 [math]\in[/math] C, |q - q1| <= |q - q2|} // Ближайшая к q вершина из C. 
        f = {q1 | [math]\forall[/math] q2 [math]\in[/math] W, |q - q1| >= |q - q2|} // Самая дальняя от q вершина из W. 
        if |u - q| > |f - q|
            break // Мы в локальном минимуме. 
        for e : (u, e) in G
            if e [math]{\notin}[/math] V
                V = V [math]\bigcup[/math] e
                f = {q1 | [math]\forall[/math] q2 [math]\in[/math] W, |q - q1| >= |q - q2|} // Самая дальняя от q вершина из W. 
                if |e - q| < |f - q| or |W| < ef
                    C = C [math]\bigcup[/math] e
                    W = W [math]\bigcup[/math] e
                    if |W| > ef
                        W = W \ f
    return W

Поиск ближайших соседей во всей структуре

Жадный поиск вершины. Оригинал
  1. Идём с верхнего уровня до первого:
    1. Жадно ищем ближайшую к q вершину на текущем уровне.
    2. Спускаемся в соответствующую соседу вершине на уровень ниже.
  2. На нулевом уровне жадно ищем k ближайших соседей.
knn(hnsw, q, k, ef):
    // Входные данные: иерархия графов hnsw, запрос q, искомое количество ближайших соседей  k, количество кандидатов при поиске ef. 
    // Возвращает: k ближайших соседей q. 
    W = [math]\emptyset[/math]  // Ближайшие к q вершины. 
    mL = |hnsw| - 1
    ep = [math]random_v[/math] v [math]\in[/math] hnsw[mL]
    for level = mL to 1
        W = searchLayer(hnsw, q, ep, ef=1, level) // На каждом уровне, кроме нижнего мы ищем всего одну ближайшую вершину. 
        ep = W
    W = searchLayer(hnsw, q, ep, ef, lc=0)
    return k ближайших к q вершин из W

Вставка элемента

  1. Случайным образом выбираем максимальный слой, на котором будет представлена q.
  2. На каждом уровне, где будет представлена q, сверху вниз:
    1. Жадно ищем M ближайших к q вершин.
    2. Добавляем связи q с ними.
    3. Удаляем лишние связи у новообразовавшихся соседей.
insert(hnsw, q, m, mMax, ef, mL):
    // Входные данные: иерархия графов hnsw, запрос на добавление q, желаемое количество связей m, максимальное количество связей вершины 
    //       на одном слое mMax, количество кандидатов при поиске ef, коэффициент выбора высоты mL. 
    // Возвращает: hnsw с вставленным элементом q. 
    W = [math]\emptyset[/math]  // Ближайшие к q вершины. 
    mL = |hnsw| - 1
    ep = [math]random_v[/math] v [math]\in[/math] hnsw[mL]
    qL = -ln(rand(eps, 1.0)) * mL // Верхний слой для вершины q. 
    for level = mL to qL + 1
        W = searchLayer(q, ep, ef=1, level)
        ep = W
    for level = min(mL, qL) to 0
        W = searchLayer(q, ep, ef, level)
        neighbours = M ближайших к q вершин из W
        for n [math]\in[/math] neighbours:
            // Добавляем двусторонние связи между n и q. 
            hnsw[level] = hnsw[level] [math]\bigcup[/math] (n, q)
            hnsw[level] = hnsw[level] [math]\bigcup[/math] (q, n)
            
            nNeighbours = {v| (v, n) in hnsw[level]} // Ищем всех соседей n на уровне level. 
            // Убираем лишние связи, если требуется. 
            if nNeighbours.Count() > mMax
                // Самая дальняя от n вершина, смежняя с ней. 
                v = {q1 | (q2, n) [math]\in[/math] nNeighbours & [math]\forall[/math]q2 [math]\in[/math] hnsw[level], |q - q1| >= |q - q2|}
                hnsw[level] = hnsw[level] [math]\setminus[/math] (n, v)
                hnsw[level] = hnsw[level] [math]\setminus[/math] (v, n)
        ep = W
    if qL > mL
        for level = mL to qL
            hnsw.append({q, {}})

Практическое использование

В библиотеке Hnswlib[5] есть реализация иерархического маленького мира. Эта библиотека написана на C++, с биндингами на python.
Пример использования: 

import hnswlib
import numpy as np

dim = 128
num_elements = 10000

# Создаём тестовые данные.
data = np.float32(np.random.random((num_elements, dim)))
data_labels = np.arange(num_elements)

# Создаём иерархический маленький мир в L2.
# Возможные метрики — l2, cosine, ip (L2, косинус угла между векторами, скалярное произведение).
p = hnswlib.Index(space = 'l2', dim = dim)

# Инициализируем структуру.
p.init_index(max_elements = num_elements, ef_construction = 200, M = 16)

# Добавляем данные (можно вызывать много раз).
p.add_items(data, data_labels)

# Настраиваем качество, выставляя ef:
p.set_ef(50) # ef должно быть > k

# Делаем запрос.
# k - количество ближайших вершин
labels, distances = p.knn_query(data, k = 1)

См. также

Метрический классификатор и метод ближайших соседей
Список с пропусками

Примечания

Поиск знаменитостей на фотографии с помощью иерархического маленького мира

Источники информации

  1. ↑ Yu. A. Malkov, D. A. Yashunin — Efficient and robust approximate nearest neighbor search using Hierarchical Navigable Small World graphs
  2. ↑ FaceNet
  3. ↑ Статья о маленьком мире на википедии
  4. ↑ Статья о маленьком мире на английской википедии
  5. ↑ Hnswlib
Источник — «http://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=Поиск_ближайших_соседей_с_помощью_иерархического_маленького_мира&oldid=70151»