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技术方案

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。

System and method for learning new training concepts for acquiring content related to learning concepts

A system configured to learn new training concepts for acquiring content related to the concept of learning. The system can include one or more hardware processors, and one or more hardware processors are configured to obtain one or more digital media items from machine readable instructions. The one or more hardware processors can be further configured to obtain instructions that convey the concept of learning from one or more digital media items. The one or more hardware processors can be further configured to receive feedback associated with each item in the one or more digital media projects. The one or more hardware processors can be configured to obtain various neural network representations for each item in the one or more digital media projects. The one or more hardware processors can be configured to identify training concepts based on feedback from one or more digital media projects and neural networks.

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】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
本专利技术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。
技术介绍
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。
技术实现思路
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。通过考虑以下说明书和所附权利要求并参考附图，本技术的这些及其他特征和特性、以及相关结构元件的操作方法和功能和制造部件和经济的组合将变得更为显而易见，所有附图形成该说明书一部分，其中在不同图中相似的附图标记指定相应的部件。然而，应当明确理解的是，附图仅用于说明和描述的目的，而并不旨在作为对本专利技术的限制的规定。如在说明书和权利要求书中所使用的，单数形式的“一(a)”、“一个(an)”以及“该(the)”包括多个指代物，除非上下文清楚地另外指明。附图说明图1示出了根据一个或多个实施方式的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。图2示出了根据一个或多个实施方式的电子存储系统。图3示出了根据一个或多个实施方式的配置为基于来自计算平台的信息和反馈来学习新的概念的系统。图4示出了根据一个或多个实施方式的配置为学习新训练的概念的系统。图5示出了根据一个或多个实施方式的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方法。具体实施方式图1示出了根据一个或多个实施方式的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100。在一些实施方式中，如该示例中所示，系统100可以包括以下各项中的一项或多项：服务器102、一个或多个计算平台130、一个或多个外部资源140、和/或其他组件。服务器102可以包括电子存储设备104、一个或多个处理器106、和/或其他组件。处理器106可以由机器可读指令107进行配置。机器可读指令107可以包括以下各项中的一项或多项：数字媒体组件108、概念组件110、反馈组件112、神经机器学习组件114、训练组件116、和/或其他组件。数字媒体组件108可以配置为获得一个或多个数字媒体项目。数字媒体项目可以是以数字信息形式存在的任何类型的内容。例如，给定的数字媒体项目可以包括图像、视频、文本、音频、符号、序列、网络内容、和/或任何类型的数字信息。在一些实施方式中，数字媒体组件108可以配置为获得与数字媒体项目中的各个项目相关联的信息。在一些实施方式中，与数字媒体项目中的各个项目相关联的信息可以包括作为与数字媒体项目相关联的元数据被存储的信息。在一些实施方式中，元数据可以包括以下各项中的一项或多项：时间戳、生成媒体项目的物理位置、用户生成的信息、源生成的信息、和/或其他信息。在一些实施方式中，元数据可以被称为描述、字幕、标记、标签、价格、用户评论、喜欢、点评、附页、共享、和/或任何其他元数据。在一些实施方式中，数字媒体项目可以存储在数字和/或模拟存储设备上，可以数字地广播、流式传输和/或包含在计算机文件中。在一些实施方式中，可以从电子存储设备104、电子存储设备134、计算平台130、系统100的其他组件和/或系统100外部的其他组件获得数字媒体项目。在一些实施方式中，可以从计算平台130获得数字媒体项目。在一些实施方式中，计算平台130可以与人类用户、自动化机器和/或其他源中的一个或多个相关联。作为非限制性示例，用户可以通过“上传”数字媒体项目、下载数字媒体项目和/或其他方式提供数字媒体项目，以用于从计算平台130向数字媒体项目组件108提供数字媒体项目。在一些实施方式中，用户可以利用用户接口132提供一个或多个数字媒体项目。在一些实施方式中，计算平台130可以包括与计算平台130包括在一起的或者耦接至该计算平台130的一个或多个数字媒体输入设备。作为非限制性示例，媒体输入设备可以包括以下各项中的一项或多项：文档扫描仪、相机、麦克风、配置为通信地耦接至移动设备的端口和/或其他考虑。在一些实施方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一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，所述系统包括：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，所述指示传达要从所述一个或多个数字媒体项目学习的概念；接收与所述一个或多个数字媒体项目中的各个项目相关联的反馈，其中所述反馈基于以下各项中的一项或两项：(1)对要从所述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、或者(2)对要从所述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，给定的肯定示例是包括要学习的概念的数字媒体项目，并且给定的否定示例是缺乏要学习的概念的数字媒体项目；获得针对所述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包括一个或多个神经网络层；以及基于所述一个或多个数字媒体项目的(1)所述反馈和(2)所述神经网络表示确定训练的概念，所述训练的概念能够用于获取与要学习的概念有关的数字媒体项目。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2015.08.06 US 14/820,4541.一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，所述系统包括：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，所述指示传达要从所述一个或多个数字媒体项目学习的概念；接收与所述一个或多个数字媒体项目中的各个项目相关联的反馈，其中所述反馈基于以下各项中的一项或两项：(1)对要从所述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、或者(2)对要从所述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，给定的肯定示例是包括要学习的概念的数字媒体项目，并且给定的否定示例是缺乏要学习的概念的数字媒体项目；获得针对所述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包括一个或多个神经网络层；以及基于所述一个或多个数字媒体项目的(1)所述反馈和(2)所述神经网络表示确定训练的概念，所述训练的概念能够用于获取与要学习的概念有关的数字媒体项目。2.根据权利要求1所述的系统，其中确定所述训练的概念包括：基于所述一个或多个数字媒体项目的(1)所述反馈和(2)所述神经网络表示确定附加的神经网络层。3.根据权利要求1所述的系统，其中接收针对所述数字媒体项目中的各个项目的反馈包括：获得对与所述数字媒体项目中的各个项目相关联的信息的确认。4.根据权利要求1所述的系统，其中接收针对所述数字媒体项目中的各个项目的反馈包括：获得对与要学习的概念有关的先前预测的确认。5.根据权利要求1所述的系统，其中所述一个或多个硬件处理器由机器可读指令进一步配置为：接收针对与正在学习的概念有关的数字媒体项目的查询；以及使用所述训练的概念来获得所述查询的结果。6.根据权利要求5所述的系统，其中所述一个或多个硬件处理器由机器可读指令进一步配置为：接收与所述查询的结果相关联的附加反馈，其中所述反馈基于以下各项中的一项或两项：(1)对正在从所述查询的结果学习的概念的一个或多个肯定示例的选择、或者(2)对正在从所述查询的结果学习的概念的一个或多个否定示例的选择。7.根据权利要求6所述的系统，其中所述一个或多个硬件处理器由机器可读指令进一步配置为：基于所述查询的结果的所述附加反馈和神经网络表示调整所述训练的概念。8.一...

【专利技术属性】
技术研发人员：马修·D·蔡勒，
申请(专利权)人：科莱里费有限公司，
类型：发明
国别省市：美国,US