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1 ML模型的創新組合

前幾期說明了AI(人工智能)ML(機器學習) 模型的記憶和推理技巧善于表達事物或現象之間的關系。因此，我們可以建立許多AI 模型，然后串聯組合，可以表達各種知識網絡(Knowledge Networks)，又稱知識圖譜(Knowledge Graph)。本期以唐代五言詩為例，首先建立了3 個簡單的ML 分類(Classification) 模型，然后組合起來，表達五言唐詩的基本知識圖譜。

圖1

2 復習NN模型：表達事物之間的關系

回顧上一期NN(神經網絡)模型的例子( 圖1)。這個ML 模型表達了氣候變化之間的關系：春天→夏暑→秋涼→冬寒→春暖→…。人類已知的智慧( 即相關性)，機器可以使用( 計算機) 學習和記憶它，然后根據它進行推論或預測。以此類推，如此簡單ML 模型也可以表達唐詩< 句子> 與< 作品名稱>( 或作者) 之間的關系( 圖2)。

從這Excel 畫面上( 。

圖9

請再按一次< 測試>，就會取得第2 個詩句：<舉頭望明月>。然后將這首詩輸入到第1位 該模型將輸出作品名稱：< 靜夜思>。然后輸入工作名稱2 一個模型，它會輸出格律：< 平平>。此外，還將作品名稱輸入到第三名 一個模型，它將輸出境界：< 意境>，。因此，從一個知識點，可以串聯到許多相關的知識點。

圖10

5 結語

本文展示了借助Kionix代理ML 模型網絡(Networks) 創新組合可以表達各種特征的知識地圖。每個人都可以很容易地設計和實現他們需要的更多模型，并結合更大、更完美的知識地圖。

(本文來源《IC2022年3月，代理雜志