Announcing ScaNN: Efficient Vector Similarity SearchPhilosophy We strive to create an environment conducive to many different types of research across many different time scales and levels of risk. Learn more about our Philosophy Learn more
近似最近傍探索の最前線
MIRU 2019 チュートリアル http://cvim.ipsj.or.jp/MIRU2019/index.php?id=tutorial 松井 勇佑（東京大学生産技術研究所）http://yusukematsui.me/index_jp.html ベクトルの集合を前にして新たにクエリベクトルが与えられたとき、そのクエリに最も似ているベクトルを高速に探す処理を近似最近傍探索という。近似最近傍探索は画像検索をはじめ様々な文脈で用いられる基本的な操作であり、速度・メモリ使用量・精度のトレードオフの中で様々な手法が提案されている。本チュートリアルでは、アプローチや対象とするデータの規模に応じて近年の手法を分類し、その概観を示す。また、各手法に対応するライブラリを紹介し、大規模データに対する探索を行いたい場合にどのように手法を選択すべきかの道筋を示す。
As search needs evolve, Microsoft makes AI tools for better search available to researchers and developers - Source
Category: AIMay 15, 2019 As search needs evolve, Microsoft makes AI tools for better search available to researchers and developers Only a few years ago, web search was simple. Users typed a few words and waded through pages of results. Today, those same users may instead snap a picture on a phone and drop it into a search box or use an intelligent assistant to ask a question without physically to
メルカリの写真検索を支えるバックエンド | メルカリエンジニアリング
メルカリのAI EngineeringでTech Leadを務めている中河です。今回は3/18に正式リリースされた「写真検索機能」を支えるバックエンド・インフラをシステム側からの視点でご紹介します。 写真検索とは 所謂、画像検索機能で商品名を知らなくても画像から商品を検索できる機能の事です。詳しくは下記の公式リリースをご覧ください。 about.mercari.com 基本的な写真検索の仕組みは、Deep Neural Networks (DNN)を使用して商品画像から特徴ベクトルを取得し、取得した特徴ベクトルをApproximate Nearest Neighbor Index(ANN Index)に追加して画像indexを構築。 検索時には同じく商品画像からDNNを介して特徴量ベクトルを取得し、ANN Indexから検索します。 アーキテクチャの概要 Figure1 上記がアーキテクチ
Approximate Nearest Neighbours for Recommender Systems
One challenge that recommender systems face is in quickly generating a list of the best recommendations to show for the user. These days many libraries can quickly train models that can handle millions of users and millions of items, but the naive solution for evaluating these models involves ranking every single item for every single user which can be extremely expensive. As an example, my implic
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Billion-scale similarity search with GPUs - Speaker Deck