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Microsoft深入学习如何改善图像搜索结果

来源:太平洋游戏网 编辑:落锦鲤 时间:2019-09-04 点击:3618

微软希望通过深度学习帮助Bing图像搜索引擎向用户返回更多相关结果,从而在网上找到合适的图片,而不是让用户获得更多相关结果。

深度学习是机器学习的计算密集型子集,可实现高级分析工作负载。使用以人脑为模型的神经网络,深度学习系统可以更好地模仿人们识别模式和处理信息的方式。

在搜索引擎的内部工作方面稍微取消一下,BingImageSearchRelevance微软团队透露,他们正在使用深度学习来解锁在线发现的数十亿图片的像素之间的信息。

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Microsoft的人工智能(AI)搜索映射到用于推导意义的语义空间的图像和搜索查询之间的相关性rom数据,即使包含这些图像的网页缺少任何类型的文本描述符。

“这种方法允许Bing提供高质量的结果,即使是没有这种查询条款的页面,”微软代表博客。“我们在网络规模上这样做,在Bing上发布的每个图像搜索查询都会在几十毫秒内搜索数十亿张图像。”

深度学习也使Bing的非图像结果得到了提升。

同时,Google不使用AI只是为了锐化自己的图像搜索结果,而且还要预测人类会发现哪些图像美观。2017年底,该公司研究人员推出了一种名为神经图像评估(NIMA)的新机器学习模型,该模型可根据用户吸引用户眼睛的可能性对图像进行排名。

更安全的BingMapsAPI密钥,改进的智能答案

使用BingMapsAPI在自己的应用程序中使用地理定位功能的开发人员现在具有新的安全增强功能。他们现在可以限制对API密钥的访问,这些密钥是在应用程序之间传递的代码,用于跟踪和管理API用于创建域的白名单。

如果IP地址或引用者值超出列表,则访问被拒绝。目前,该功能的引用URL匹配功能非常准确,但是微软透露计划在未来支持短网址。此外,不支持IP地址通配符,但用户可以指定可用于新功能的IP范围。

在Bing的其他地方,智能答案功能正在向美国的更多用户推出。和英国该功能还将显示最多五个网站的答案,以备份搜索引擎的调查结果。

在繁忙的夏季旅游季节,Bing上与酒店相关的搜索现在为用户提供了选项打开一个新的酒店比较视图。它在地图上叠加房价,允许用户快速比较属性和费率。

文章链接地址:http://www.playing4.com/yingernaifen/naifenjiage/201909/5353.html

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