邸彦强 IP属地:河北

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新一代人工智能的关键技术。随着人工智能技术的发展和应用,伦理和法律问题也日益凸显。新一代人工智能的关键技术,从数学的基础理论出发,经历了机器学习的初步尝试,到计算机视觉和自然语言处理的突破,再到深度学习的崛起和机器人技术的应用,每一步都标志着人类对智能的探索和实现。我们期待着人工智能为我们的生活带来更多便利和惊喜,同...
新一代人工智能的关键技术有哪些?新一代人工智能实现的关键技术点有如下几个方面1、深度学习(Deep Learning):深度学习技术是一种基于神经网络的机器学习技术,通过多层次的神经网络模型对特征进行提取和模式的识别,能够通过大规模的复杂数据处理来实现高精度的预测和决策。10、自主机器人技术(Autonomous Robotics):结合感知、规划、控...
潜在空间扩散模型如 LSGM 和 INDM 结合了 VAE 或归一化流模型,通过共用的加权去噪分数匹配损失来优化编解码器和扩散模型,使得 ELBO 或对数似然的优化旨在构建易于学习和生成样本的潜在空间。自回归语言模型虽然生成连贯性强的文本但速度慢,而扩散模型能够快速生成文本但连贯性相对较弱。潜在生成则在令牌的潜在空间中生成文本,例如,LM-Dif...
论文地址:https://arxiv.org/abs/2401.12187.权重平均的做法是将同一模型的多个检查点组合成单个模型,而模型融合则是将多个不同的已训练模型组合成单个模型。(机器之心也在该论文发布时第一时间进行了报道,参阅《Mixtral 8x7B 论文终于来了:架构细节、参数量首次曝光》)Mixtral 8x7B 是一种稀疏的混合专家(稀疏 MoE)模型,目前是性能最...
新一代人工智能的关键技术有哪些?新一代人工智能的关键技术主要包括以下几个方面,每种技术都因其在解决特定问题或推动AI领域发展中的核心作用而被视为关键:8. 可解释性和伦理:随着AI技术的广泛应用,其决策过程的可解释性和伦理问题日益受到重视。这些关键技术之所以被视为重要,是因为它们各自在推进人工智能领域的研究和应用中发挥了独特...
人工智能(AI)、机器学习(ML)、深度学习和神经网络虽然相似,但它们都具有特定的任务和角色。人工智能(AI)和机器学习(ML)技术是一个复杂的概念,要理解AI/ML,必须掌握术语和各种概念之间的差异。许多人使用AI、ML、深度学习和神经网络等词汇来描述智能机器技术的不同方面。AI与ML的区别在于,前者呈现实际的智能决策过程,而后者是机器...
知识图谱构建流程详解引言。当下知识图谱的应用主要分为用于构建结构化的百科知识的“通用知识图谱”和基于行业数据构建和应用的“领域知识图谱”。领域知识图谱的构建流程主要包括6个环节:知识建模、知识存储、知识抽取、知识融合、知识计算以及知识应用。1、知识存储:针对构建知识图谱设计底层的存储方式,完成各类知识的存储,包括基本属...
而在用 LLM 来增强知识图谱方面,LLM 已被用于多种与知识图谱相关的应用,比如知识图谱嵌入、知识图谱补全、知识图谱构建、知识图谱到文本的生成、知识图谱问答。这份路线图包含联合 LLM 与知识图谱的三个概括性框架:用知识图谱增强 LLM、用 LLM 增强知识图谱、LLM 与知识图谱协同。LLM 和知识图谱基础知识。这份路线图包含联合 LLM 与知识图...
2.然后综述联邦学习在FL客户端选择技术、模型训练优化方法与无线网络下的模型更新技术方面的研究进展.经过文献调研分析表明,如表1所示,以往的FL综述缺少对上述问题的深入讨论. 基于这一点,本文从FL如何应对边缘智能应用环境挑战为主线,首先简要概括FL基本原理,然后从客户端选择方法、模型训练优化技术、模型更新技术几个方面详细综述现有...
知识图谱之本体结构与语义解耦——知识建模看它就够了!在属性类型选择时,除了int、float、text三种基本类型外,提供具有语义传播能力的语义类型(如内置的概念类型、内置的标准属性类型、用户自定义的实体类型或概念类型等)在实例数据生产时,用户当作属性维护(如属性一样做知识导入的字段映射,属性值修改直接覆盖根据所选择的属性语义标化...
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