lmcinnes/umap

HNSW support

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#213 ouverte le 25 mars 2019

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 (3 commentaires) (0 réactions) (0 assignés)Python (751 forks)batch import
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Description

Just curious if the HNSW algorithm is amenable to use in this project? Probably not directly because I see you are jitting in the distance metric but curious if it is worth a look into that algorithm for the nn search vs random projections? It is consistently the top performing algorithm on the ann shootout and I was wondering if the performance of UMAP is significantly impacted by the NN component and if so would incorporating HNSW make a meaningful difference?

Guide contributeur

Direction de recherche
Étudiez si l'algorithme HNSW peut remplacer la recherche actuelle du plus proche voisin dans UMAP, en tenant compte de l'impact sur les performances et de la compatibilité avec la métrique de distance compilée dynamiquement. Commencez par examiner la structure de données de HNSW et comparez la à la recherche approximative du plus proche voisin existante dans UMAP.
Stack technique
python
Domaine
backendmachine learning
Type d'issue
Recherche
DifficultéDifficulté estimée pour un nouveau contributeur, de 1 pour un très petit changement à 5 pour un travail expert.
3
Temps estiméFourchette de temps approximative pour investiguer, implémenter, tester et préparer une pull request.
Une demi journée
Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.
Récente
ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.
Plutôt claire
Prérequis
Pythonmachine learning
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
30