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知识图谱与大模型结合方法概述
第一种融合路线是KG增强LLM,可在LLM预训练、推理阶段引入KG。以KG增强LLM预训练为例,一个代表工作是百度的ERNIE 3.0将图谱三元组转换成一段token文本作为输入,并遮盖其实体或者关系来进行预训练,使模型在预训练阶段直接学习KG蕴含的知识。 第二种融合路线是LLM增强KG。LLM可用于KG构建、KG
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人工智能学习入门
AI技术领域课程--机器学习 AI技术领域课程--深度学习 AI技术领域课程--生成对抗网络 AI技术领域课程--强化学习 AI技术领域课程--图网络 AI技术领域课程--机器学习 AI技术领域课程--深度学习 AI技术领域课程--生成对抗网络 AI技术领域课程--强化学习 AI技术领域课程--图网络
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计算机视觉基础:深度学习和神经网络
、自动机器学习等领域。 课程简介 本教程介绍了AI解决方案深度学习的发展前景及其面临的巨大挑战;深度神经网络的基本单元组成和产生表达能力的方式及复杂的训练过程。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、了解深度学习。 2、了解深度神经网络。 课程大纲 第1章 深度学习和神经网络
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工业智能体应用场景
多种参数灵活接入 基于历史监测数据、设备参数、当前状态等特征构建故障预测模型,并对预测出的问题给出初步的关键参数分析 算法预集成 专业预测性算法支持,预集成工业领域典型算法,如决策树,分类,聚类,回归,异常检测等算法。支持训练模型的灵活导出,可加载到规则引擎,实现实时告警 生产物料预估 基于
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