Yair Weiss, Antonio Torralba, and Robert Fergus. Spectral Hashing. Neural Information Processing Systems, 2008
這篇 paper 蠻數學的，應用到許多 Laplacian 等等。而這篇 paper 從 Semantic hashing 開始講起，Semantic hashing 是要找出一個較 compact 的 binary code 去代表原本的 feature point，而兩個 binary code 的 hamming distance 越接近的，有越像的 semantic 意涵。
我覺得這篇 paper 的一大貢獻是證明了這個 Semantic hashing 的問題是 NP-hard 的，而且提出以 spectral method (subset of thresholded eigen- vectors of the graph Laplacian) 來簡化該問題，在 efficiency 和 performance 上都比當時的 state-of-the-art 還要好上一個 large gap。
從上圖右側可以看出來 Spectral hashing 比其他的要好上取多，而從左側可以看出 Spectral hashing 可以相容於其他方法，並進一步與之結合，達到更高的準確率。
