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AI科技时讯

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DSSM: Learning deep structured semantic models for web search
DSSM是Deep Structured Semantic Model的缩写,即我们通常说的基于深度网络的语义模型,其核心思想是将query和doc映射到到共同维度的语义空间中,通过最大化query和doc语义向量之间的余弦相似度,从而训练得到隐含语义模型,达到检索的目的。DSSM有很广泛的应用,比如:搜索引擎检索,广告相关性,问答系统,机器翻译等。
用户3578099
2020-09-29
6890
从头开始构建图像搜索服务
一张图片胜过千言万语,甚至N行代码。网友们经常使用的一句留言是,no picture, you say nothing。随着生活节奏的加快,人们越来越没有耐心和时间去看大段的文字,更喜欢具有视觉冲击性的内容,比如,图片,视频等,因为其所含的内容更加生动直观。 许多产品是在外观上吸引到我们的目光,比如在浏览购物网站上的商品、寻找民宿上的房间租赁等,看起来怎么样往往是我们决定购买的重要因素。感知事物的方式能强有力预测出我们想要的东西是什么,因此,这对于评测而言是一个有价值的因素。 然而,让计算机以人类的方式理解图像已经成为计算机科学的挑战,且已持续一段时间了。自2012年以来,深度学习在图像分类或物体检测等感知任务中的效果慢慢开始超越或碾压经典方法,如直方梯度图(HOG)。导致这种转变的主要原因之一是,深度学习在足够大的数据集上训练时,能够自动地提取有意义的特征表示。
用户3578099
2019-08-16
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