[发明专利]用于学习用于获取与所学习的概念有关的内容的新训练的概念的系统和方法

说明书

一种配置为学习用于获取与所学习的概念有关的内容的新训练的概念的系统。该系统可以包括：一个或多个硬件处理器，该一个或多个硬件处理器由机器可读指令配置为获得一个或多个数字媒体项目。该一个或多个硬件处理器可以进一步配置为：获得指示，该指示传达要从该一个或多个数字媒体项目学习的概念。该一个或多个硬件处理器可以进一步配置为：接收与该一个或多个数字媒体项目中的各个项目相关联的反馈。该一个或多个硬件处理器可以配置为：获得针对该一个或多个数字媒体项目中的各个项目的各个神经网络表示。该一个或多个硬件处理器可以配置为：基于该一个或多个数字媒体项目的反馈和神经网络表示确定训练的概念。

技术领域

本发明涉及用于学习用于获取与所学习的概念有关的内容的新训练的概念的系统和方法。

背景技术

数字媒体经常由用户以照片、视频、书面文本和/或其他形式的数字媒体的形式创建。该信息或内容通常由系统在全世界范围内存储、共享、访问和/或分析。用户凭借这些系统来搜索大量的信息、挖掘信息并将其分享。

用于揭示该信息的信息通常由其他用户提供或者由自动化系统一般利用一组固定的可识别模式创建。这些模式的示例可以是图片中的狗、歌曲中的音乐流派或者文本片段的情绪。然而，即使利用能够识别模式的复杂系统，这些系统也可能无法满足那些脑海中具有获取他们所需内容的特殊标准的用户的期望。

发明内容

通过促进对新分类系统的学习以用于将感兴趣信息和内容与存储系统或数据流中包含的其他内容区分开，本公开的示例性实施方式可以克服现有系统的缺点。

本公开的一个或多个方面涉及配置为学习用于获取与所学习的概念有关的内容的新训练的概念的系统。该系统可以包括一个或多个硬件处理器，该一个或多个硬件处理器由机器可读指令配置为：获得一个或多个数字媒体项目；获得指示，该指示传达要从该一个或多个数字媒体项目学习的概念；接收与该一个或多个数字媒体项目中的各个项目相关联的反馈。该反馈可以基于对要从该一个或多个数字媒体项目学习的概念的一个或多个肯定示例的选择、对要从该一个或多个数字媒体项目学习的概念的一个或多个否定示例的选择、和/或其组合。给定的肯定示例可以是包括要学习的概念的数字媒体项目。给定的否定示例可以是缺乏要学习的概念的数字媒体项目。一个或多个硬件处理器由机器可读指令进一步配置为：获得针对一个或多个数字媒体项目中的各个项目的各个表示。各个表示可以包括以下各项中的一项或多项：针对一个或多个数字媒体项目中的各个项目的机器学习表示、训练系统表示、神经网络表示和/或其他计算平台表示。在一些实施方式中，一个或多个硬件处理器可以由机器可读指令进一步配置为：基于一个或多个数字媒体项目的反馈、各个表示和/或其组合确定训练的概念。训练的概念可以用于获取与要学习的概念有关的数字媒体项目。

本公开的一个或多个方面涉及用于使用包括一个或多个硬件处理器的系统学习用于获取与所学习的概念有关的内容的新训练的概念的方法。该方法可以包括：获得一个或多个数字媒体项目；获得指示，该指示传达要从该一个或多个数字媒体项目学习的概念；以及接收与该一个或多个数字媒体项目中的各个项目相关联的反馈。反馈可以基于对要从该一个或多个数字媒体项目学习的概念的一个或多个肯定示例的选择、对要从该一个或多个数字媒体项目学习的概念的一个或多个否定示例的选择、和/或其组合。在一些实施方式中，给定的肯定示例可以包括以下各项中的一项或多项：包括要学习的概念的数字媒体项目、与要学习的概念有关的数字媒体项目、与要学习的概念类似的数字媒体项目、与包括要获知的概念的其他数字媒体项目类似的数字媒体项目、和/或要学习的概念的其他肯定示例。否定示例可以包括不包括要学习的概念的数字媒体项目、不涉及要学习的概念的数字媒体项目和/或与要学习的概念不相关的数字媒体项目。在一些实施方式中，数字媒体项目可以通过相似度形成群集。数字媒体项目的群集可以标记为肯定示例或否定示例。在一些实施方式中，该方法还可以包括：获得针对一个或多个数字媒体项目中的各个项目的各个神经网络表示。给定的神经网络表示可以包括一个或多个神经网络层。该方法还可以包括：基于一个或多个数字媒体项目的反馈和神经网络表示确定训练的概念。训练的概念可以用于获取与要学习的概念有关的数字媒体项目。