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1 ML模型的创新组合

前几期说明了AI(人工智能)ML(机器学习) 模型的记忆和推理技巧善于表达事物或现象之间的关系。因此，我们可以建立许多AI 模型，然后串联组合，可以表达各种知识网络(Knowledge Networks)，又称知识图谱(Knowledge Graph)。本期以唐代五言诗为例，首先建立了3 个简单的ML 分类(Classification) 模型，然后组合起来，表达五言唐诗的基本知识图谱。

图1

2 复习NN模型：表达事物之间的关系

回顾上一期NN(神经网络)模型的例子( 图1)。这个ML 模型表达了气候变化之间的关系：春天→夏暑→秋凉→冬寒→春暖→…。人类已知的智慧( 即相关性)，机器可以使用( 计算机) 学习和记忆它，然后根据它进行推论或预测。以此类推，如此简单ML 模型也可以表达唐诗< 句子> 与< 作品名称>( 或作者) 之间的关系( 图2)。

从这Excel 画面上( 。

图9

请再按一次< 测试>，就会取得第2 个诗句：<举头望明月>。然后将这首诗输入到第1位 该模型将输出作品名称：< 静夜思>。然后输入工作名称2 一个模型，它会输出格律：< 平平>。此外，还将作品名称输入到第三名 一个模型，它将输出境界：< 意境>，。因此，从一个知识点，可以串联到许多相关的知识点。

图10

5 结语

本文展示了借助Kionix代理ML 模型网络(Networks) 创新组合可以表达各种特征的知识地图。每个人都可以很容易地设计和实现他们需要的更多模型，并结合更大、更完美的知识地图。

(本文来源《IC2022年3月，代理杂志