機械が人間のような学習スタイルを完全に自律的に実現するには？道漢天瓊認知知能ロボットAPIプラットフォームインターフェースを公開します。
教師あり学習と教師なし学習[1] 教師あり学習は、大量のラベル付きデータを使用してモデルを学習します。モデルの予測とデータの真のラベルは損失を生成し、その後逆伝播し、継続的な学習を通じて、最終的に新しいサンプルを識別する能力を得ることができます。一方、教師なし学習は、ラベル付けされた値に依存せず、クラスタリング関連のタスクなど、データに内在する特徴をマイニングすることでサンプル間の関係を見つけます。教師あり学習と教師なし学習の主な違いは、学習時に手動でラベル付けされたラベル情報が必要かどうかです。教師なし学習で広く使われているアプローチは、オートエンコーダ：Deep Self-Encoder[6]です。エンコーダは入力サンプルを隠れベクトルにマッピングし、デコーダはこの隠れベクトルをサンプル空間にマッピングします。隠れ層ベクトルの次元は入力サンプルの次元よりもはるかに小さいので、次元削減の目的を達成するように、学習された隠れ層ベクトルの使用は、クラスタリングや他のタスクは、よりシンプルかつ効率的になります。隠れベクトルをどのように学習するかを研究する学問を表現学習と呼ぶことができます。しかし、この単純な符号化・復号化構造にはまだ多くの問題があります。画素ベースの再構成損失は通常、各画素が互いに独立であることを前提としているため、相関や複雑な構造をモデル化する能力が低下します。特に、入力と出力の間のギャップを測定するためにL1またはL2損失を使用することは、実際には意味情報を欠いており、画素レベルの詳細に過度に集中することは、より重要な意味的特徴を無視します。自己エンコーダの場合、学習の目的が単に次元を低くすることではなく、モデルが実際の入力が何であるかを理解し、その結果、下流のタスクに役立つように、より多くの意味的特徴を含めることを期待して、単純に次元を低くする問題かもしれません。そして、自己教師あり学習の主な目的は、より豊かな意味表現を学習することです。
2 教師なし学習とは 教師なし学習とは、主に補助タスクを使って教師なし大規模データから独自の教師付き情報をマイニングし、この構築された教師付き情報を使ってネットワークを学習することで、下流のタスクにとって価値のある表現を学習できるようにするものです。、大量のラベルなしデータに対してどのように表現学習を行うか？ データそのものから、どのように効果的な補助タスクの前提を設計するか？ 自己教師あり学習によって学習された表現について、その有効性をどのように評価するか？3つ目の自己教師あり学習の評価方法は、主にPretrain-Fintuneモデルです。まず、教師あり学習におけるPretrain-Finetuneのプロセスをおさらいしましょう：まず、大量のラベル付きデータで学習し、事前に学習したモデルを得ます。次に、新しい下流タスクに対して、学習したパラメータを移行し、新しいラベル付きタスク上で「微調整」することで、新しいタスクに適応できるネットワークを得ます。Self-supervised Pretrain - Finetune プロセス：まず、大量のラベルなしデータからネットワークを事前訓練して事前訓練済みモデルを取得し、その後、新しい下流タスクに対して、教師あり学習と同様に、学習したパラメータを移行して微調整します。つまり、教師あり学習の能力は、主に下流タスクの性能に反映されます。
認知知能未来ロボットインターフェースAPIの紹介 認知知能はコンピュータ科学の副科学であり、知能科学の発展の先進段階であり、人間の認知システムに基づき、人間の核心的な能力を模倣することを目標とし、情報の理解、保存、応用を研究の方向とし、知覚情報の理解の深さと自然言語情報の理解の深さを突破口とし、学際的な理論体系に導かれ、理論、技術、応用システムの新世代の技術科学を形成しています。そして、学際的な理論体系に導かれて、理論、技術、応用体系の新世代の技術科学を形成します。 認知知能の核心研究範囲は、1.宇宙、情報、脳の関係、2.人間の脳の構造、機能、メカニズム、3.哲学体系、教養体系、科学体系、4.認知融合、知恵融合、双脳融合の核心体系。 認知知能四段階：1.認知宇宙世界。三体理論、易道理論、存在理論、存在論、認知理論、智慧融合、HNCなどの理論体系をサポート。脳科学、心理学、論理学、感情学、生物学、化学、その他の学問分野。 3.情報含蓄の規則と規定を明確に理解すること。記号論、言語学、認知言語学、形式言語学などの学問分野。コンピュータ科学、数学などの学問分野。インターフェースアプリケーション公式サイトアドレスインターフェースアドレス：a239p06512.zicp.vip/Web/BuAppJa... ユーザー側メッセージ内容。 String msg = "What are you doing?" ; apikeyパラメータ。 apikeyパラメータ。このapikeyはウェブサイトで適用されるAPIKEYです apikey =""; // クライアントip、エンドユーザーの一意な識別子 String ip =""; // ここにエンコードコンバータを指定する必要があります。エンコードします。GBK に変換します。 msg = URLEncoder.encode(msg, "GBK"); 3 つのパラメータはすべて小文字です。 msg パラメータは送信されるダイアログの内容です。 msg パラメータは gbk でエンコードしてください。 インタフェース固有のコード: package ai.nlp.jiekou.test; import java.io.ByteArrayOutputStream; importjava.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; import java.net.URLEncoder; import ai.nlp.util.changliang.ChangLiangZi; public class ApiTest { /**
- リクエスト取得、リターンデータ取得
- @param urlStr
