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支持向量机

回答

支持向量机（SVM）是一种重要的机器学习算法。

在深度学习的发展历程中，尽管取得了一些进展，但在特定时期，如人工智能寒冬期间，用于神经网络研究的资金很少，人工智能领域发展受到一定限制。在此期间，Cortes 和 Vapnik 于 1995 年开发的支持向量机表现突出，使得一些重要进展如 Hochreiter 和 Schmidhuber 在 1997 年为递归神经网络开发的长短期记忆（LSTM）被忽视。后来随着计算机性能提升，神经网络逐渐与支持向量机相竞争，且在相同数据量下能获得更好结果，同时神经网络在有更多训练数据时会持续改进。

在算法学习中，支持向量机属于强学习器。强学习器通常具有高准确率，能很好地泛化到新数据上，例如深度神经网络或支持向量机，能够捕捉数据中的复杂模式。而弱学习器准确率仅略高于随机猜测，通常是简单的模型，如决策树桩。

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参考资料

深度学习（2）历史和训练

尽管取得了这些成功，但用于神经网络研究的资金仍然很少。[在人工智能寒冬](https://developer.nvidia.com/blog/deep-learning-nutshell-history-training/#ai-winter)期间，人工智能一词近乎成为伪科学的代名词，该领域仍需一段时间才能恢复。这一时期取得了一些重要的进展，例如，Hochreiter和Schmidhuber在1997年为递归神经网络开发的长短期记忆（LSTM），但是这些进展在Cortes和Vapnik于1995年开发的支持向量机（VCM)面前相形见绌，因此大多数被人们所忽视。下一个重大转变的契机出现在静待计算机变得更快，和接下来引入的图形处理单元（GPU）。仅等待更快的计算机和GPU就可以在10年内将计算速度提高1000倍。在这期间，神经网络逐渐开始与支持向量机相竞争。与支持向量机相比，神经网络可能会慢一些，但是在相同数量的数据下可以获得更好的结果。与简单算法不同，神经网络在有更多训练数据时会持续改进。此时的主要障碍是训练大型、深层的网络，这些网络因遭受梯度消失问题，无法学习早期层的特征，因为没有学习信号到达这些层。

[算法学习] Adaptive Boosting 分类/回归

AdaBoost（Adaptive Boosting），即自适应增强算法，是一种集成学习算法，主要用于分类问题，也可以用于回归问题。它通过组合多个弱学习器（通常是决策树桩）来构建一个强学习器，以提高模型的预测性能。弱学习器（Weak Learner）弱学习器是集成学习中的一个概念。在机器学习中，学习器通常被分类为强学习器（Strong Learner）和弱学习器。两者的基本区别有：强学习器：强学习器通常指的是具有高准确率的模型，能够很好地泛化到新的数据上。它们可能是复杂的模型，比如深度神经网络或支持向量机，能够捕捉数据中的复杂模式。弱学习器：弱学习器的准确率仅略高于随机猜测。例如，在二分类问题中，如果随机猜测的准确率是50%，那么弱学习器的准确率可能只是略高于50%，比如51%。弱学习器通常是简单的模型，比如决策树桩（Decision Stumps），它们只考虑单个特征的阈值来做出预测。(比如月收入高于30k，就有可能购买一个空气净化器)

适用于 JavaScript 的 AI 堆栈入门

LLM需要一个稳定的长期记忆来保存状态并解决上下文窗口的问题，这由向量数据库来处理。目前，Pinecone是与生成式人工智能群体最成熟和最受欢迎的向量存储库。话虽如此，我们希望为所有用例和偏好提供支持，因此我们还在存储库中包含了对Supabase的[pg-vector](https://supabase.com/docs/guides/database/extensions/pgvector)的支持。将Pinecone与Langchain.js一起使用的示例代码。您还可以[在此处](https://github.com/a16z-infra/ai-getting-started/blob/fc74d00552c7bdfdd504f98b0c7d362f8e5933c0/src/app/api/qa-pg-vector/route.ts)找到有关使用Supabase pg-vector的[示例](https://github.com/a16z-infra/ai-getting-started/blob/fc74d00552c7bdfdd504f98b0c7d362f8e5933c0/src/app/api/qa-pinecone/route.ts).

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稀疏向量有什么用，跟稠密向量油什么区别
稀疏向量和稠密向量在多个领域都有重要的应用，它们的主要区别在于元素的分布和存储方式。 稀疏向量中，大部分元素的值为零或为空，只有少数元素具有非零值。其主要用途包括： 1. 在处理大规模数据时，能够节省存储空间和计算资源，例如在自然语言处理中处理高维的词向量。 2. 对于具有稀疏特征的数据，能够更有效地表示和处理，比如在推荐系统中用户的兴趣特征。 稠密向量则是大多数元素都具有非零值。其特点和适用场景包括： 1. 更适合表示数据特征分布较为均匀的情况。 2. 在一些需要精确计算和密集运算的场景中表现较好，例如图像识别中的像素特征向量。 总的来说，选择使用稀疏向量还是稠密向量取决于具体的应用场景和数据特点。
2024-09-07
向量数据库
向量数据库是大语言模型从工具走向生产力实践中热门的 RAG 方式所必备的基础设施。 RAG 能够从海量文本数据中检索相关信息并生成高质量文本输出，而向量数据库在其中发挥着重要作用。 目前市面上的向量数据库众多，操作方式无统一标准。本文将基于 LangChain 提供的 VectorStore 类中的统一操作方法，以 chroma 向量数据库作为示例，从最为基础的 CRUD 入手介绍其使用方法。 向量数据库的工作原理如下： 如果是文本，会通过模型转换成向量对象，对象存入数据库中再去使用。传统数据库以表格形式存储简单数据，向量数据库处理的是复杂的向量数据，并使用独特方法进行搜索。常规数据库搜索精确匹配数据，向量数据库则使用特定相似性度量寻找最接近匹配，使用特殊的近似近邻（ANN）搜索技术，包括散列搜索和基于图的搜索等方法。 要理解向量数据库的工作原理及其与传统关系数据库（如 SQL）的不同，必须先理解嵌入的概念。非结构化数据（如文本、图像和音频）缺乏预定义格式，给传统数据库带来挑战。为在人工智能和机器学习应用中利用这些数据，需使用嵌入技术将其转换为数字表示，嵌入就像给每个项目赋予独特代码，以捕捉其含义或本质。
2024-09-02
向量数据库高效储存是什么意思 举个例子
向量数据库高效储存指的是专门用于存储高维向量，以实现快速准确的相似性搜索。在人工智能领域，尤其是自然语言处理和计算机视觉等方面，模型会生成并处理大量高维向量，传统数据库难以有效应对，向量数据库则为这些应用提供了高度优化的环境。 例如，像 GPT3 这样的大型语言模型，有 1750 亿个参数，会产生大量向量化数据，传统数据库很难有效处理，而向量数据库能够有效地管理和查询这些向量。 从系统角度看，预处理管道中向量数据库至关重要，负责高效存储、比较和检索多达数十亿的嵌入（即向量）。市场上常见的选择如 Pinecone，完全由云托管，容易上手，具备大型企业在生产中所需的多种功能。同时，还有 Weaviate、Vespa 和 Qdrant 等开源系统，通常具有出色的单节点性能，可针对特定应用定制；Chroma 和 Faiss 等本地向量管理库，有丰富的开发人员经验，便于启动小型应用程序和开发实验；pgvector 之类的 OLTP 扩展，对于特定开发人员和企业也是一种解决方案。 向量存储是用于存储和检索文本嵌入向量的工具，这些向量是文本数据的数值表示，能让计算机理解和处理自然语言。其主要功能包括高效存储大量文本向量、快速检索相似文本向量以及支持复杂的查询操作，如范围搜索和最近邻搜索。
2024-08-27
向量数据库高效存储与内存的关系
向量数据库的高效存储与内存有着密切的关系。 在生成式人工智能领域，通过扩展上下文窗口，模型能够处理更大量的文本并更好地保持上下文，但仅扩展上下文窗口并不能充分改善内存，因为推理的成本和时间与提示的长度呈准线性甚至二次方关系。此时，检索机制就显得尤为重要，它通过与提示相关的上下文数据增强和完善 LLM 的原始训练语料库。向量数据库（例如 Pinecone）已成为高效检索相关信息的事实标准，并作为 LLM 的内存层，使模型更容易快速准确地搜索和引用海量信息中的正确数据。 向量数据库专门用于存储高维向量，以实现快速准确的相似性搜索。由于人工智能模型，尤其是自然语言处理和计算机视觉领域的模型会生成并处理这些向量，所以对高效存储和检索系统的需求变得至关重要。像 GPT3 这样的大型语言模型，因其处理的数据量和复杂性，产生了大量向量化数据，传统数据库难以有效处理，所以基于 GPT3 和类似模型构建的应用在很大程度上依赖于向量数据库来有效地管理和查询这些向量。 例如，Marqo 向量数据库具有嵌入式存储在内存中的 HNSW 索引，实现了最先进的搜索速度，还能利用横向索引分片将规模扩大到亿级文档索引，支持异步和非阻塞数据上传和搜索，使用来自 PyTorch、Huggingface、OpenAI 等公司的最新机器学习模型，可从预先配置的模型开始或自带模型，内置 ONNX 支持和转换功能，可实现更快的推理和更高的吞吐量，并支持 CPU 和 GPU。
2024-08-27
好用的向量库
以下是一些好用的向量库： Chroma：本地向量管理库，拥有丰富的开发人员经验，易于启动小型应用程序和开发实验。 FAISS：本地向量存储，是使用量较大的向量库之一。 Qdrant：本地向量存储，进入了使用量前 5 名。 DocArray：本地向量存储。 Pinecone：托管的向量存储，是使用量最大的托管向量存储之一。 Weaviate：开源向量数据库，具有出色的单节点性能，受到经验丰富的 AI 团队欢迎。 Vespa：开源向量数据库。 pgvector：OLTP 扩展，对于特定应用场景有一定优势。 这些向量库各有特点，你可以根据自己的需求和使用场景选择适合的向量库。例如，如果你需要云托管且易于上手的向量库，可以选择 Pinecone；如果你喜欢构建定制平台，可以考虑 Weaviate、Vespa 等开源系统；如果你需要针对特定应用进行定制，可以选择 Qdrant 等。同时，不同的向量库在性能、功能和扩展性等方面也可能存在差异，你可以进一步了解它们的特点和优势，以便做出更合适的选择。
2024-06-20
向量模型
向量模型是一种用于处理高维向量数据的数学模型，它可以用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、推荐系统等领域。向量模型的核心思想是将文本、图像、视频等非结构化数据转换为高维向量，以便于进行机器学习和数据分析。 向量模型的优点是可以有效地处理高维数据，并且可以通过使用深度学习技术来提高模型的性能。向量模型的缺点是计算复杂度较高，并且需要大量的训练数据来提高模型的准确性。 在 NLP 中，向量模型通常用于将文本数据转换为高维向量，以便于进行机器学习和数据分析。向量模型的一个典型例子是 Word2Vec，它是一种基于神经网络的向量模型，可以将文本数据转换为高维向量。 在 CV 中，向量模型通常用于将图像数据转换为高维向量，以便于进行机器学习和数据分析。向量模型的一个典型例子是卷积神经网络（CNN），它是一种基于神经网络的向量模型，可以将图像数据转换为高维向量。 在推荐系统中，向量模型通常用于将用户和物品的特征转换为高维向量，以便于进行机器学习和数据分析。向量模型的一个典型例子是协同过滤（CF），它是一种基于向量模型的推荐算法，可以将用户和物品的特征转换为高维向量。 总的来说，向量模型是一种非常有用的工具，可以用于处理高维数据，并且可以通过使用深度学习技术来提高模型的性能。
2024-05-23
什么AI工具支持直接改写Word内容
以下是一些支持直接改写 Word 内容的 AI 工具： 1. 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ 。写作猫是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译。支持全文改写，一键修改，实时纠错的同时一并给出修改建议，智能分析文章的各类属性，用人工智能为文章正负情感、情绪强度和易读性打分。 2. 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ 。笔灵 AI 写作是得力的智能写作助手，心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文等都能应对，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字，使之更符合需求。 3. 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ 。智能创作助手 Effidit 由腾讯 AI Lab 开发，能提升写作者的写作效率和创作体验。 此外，以下是一些常见的文章润色 AI 工具： 1. Wordvice AI ：集校对、改写转述和翻译等功能于一体，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT ：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 3. Quillbot ：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite ：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune ：AI 驱动的文本改写和润色工具，可以帮助用户优化文章的语言表达。 6. Smodin ：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可以根据输入生成符合要求的学术论文。 如果您需要创建逻辑视图、功能视图、部署视图，以下工具可供选择： 1. PlantUML ：通过编写描述性文本来自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 2. Gliffy ：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 3. Archi ：免费的开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图的创建。 4. Rational Rose ：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 请注意，虽然这些工具可以辅助创建架构视图，但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及到智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时，您应该考虑您的具体需求，比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-09-12
国内的 coze 支持调用什么大模型
国内的 Coze 支持调用以下大模型： 阿里的通义千问大模型：接口为 https://dashscope.console.aliyun.com/ ，创建 API key 后可使用。 智谱 AI（ChatGLM）：https://open.bigmodel.cn/ ，有免费接口，但存在一定免费额度的 Token 限制。 科大讯飞（SparkDesk）：https://xinghuo.xfyun.cn/sparkapi ，有免费接口，但存在一定免费额度的 Token 限制。 已知的还有 BaiChuan、GLM、MoonShot 等。 注意：部分接口获取 key 可能需要特定操作，且使用时可能需要实名认证。详细内容可参考相关教程及官方手册。
2024-09-09
有支持语音的外语对话ai吗
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2024-09-06
我想要找一个可以支持生成报告和图表的工具
以下是为您推荐的支持生成报告和图表的工具及相关信息： 生成式 AI 在金融服务业中的应用： 可以帮助自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同示例调整报告，无需手动整合数据和分析到外部和内部报告中，如董事会材料、投资者报告、周报表等。 能够帮助综合、总结，并就税法和潜在扣除项提出可能的答案。 可以帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。但需要注意的是，生成式 AI 在此的输出当前仍有局限性，特别是在需要判断或精确答案的领域，常常需要人工审查。 使用 coze 做智能报表助手： 解析 excel 数据并生成报表，根据数据库表字段信息，使用大模型为用户生成 3 个推荐报表，报表信息包含标题、描述、查询 sql，限制数据 100 条。 拿到 sql 后，使用插件动态执行 sql 查询数据，再根据标题和数据使用大模型转换为绘制 echarts 图表的参数。 自行编写插件绘制清晰度较高的图表，将多张图片合成一张大图。 图表生成成功后，把图表连接存到数据库中。在工作流中，大模型有时生成的 sql 会出错，可将报错信息和 sql 一起传给大模型修复后重新执行。
2024-09-05
有哪些将文本生成思维导图的免费且支持中文的工具？
以下是一些将文本生成思维导图且免费支持中文的工具： 1. GitMind：免费的跨平台思维导图软件，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn：国内的思维导图与 AIGC 结合的工具，能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind：轻量级在线工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的思维导图助手，可一键拓展思路并生成文章大纲。 5. TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求后由 AI 自动完成生成。 6. EdrawMind：提供包括 AI 驱动的头脑风暴等一系列功能，有助于提升生产力。 需要注意的是，虽然这些工具能够通过 AI 技术自动生成思维导图，提高制作效率，但内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-08-17
上述工具中有哪些是免费且支持中文的？
以下是一些免费且支持中文的 AI 工具： 可灵：这是一个 AI 生成视频的工具，支持文生视频、图生视频，提示词可使用中文。网址为 https://klingai.kuaishou.com/ 。 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译，但有免费次数限制且进阶功能需要付费。 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 在内容仿写方面，以下是几款免费且支持中文的 AI 工具： 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ 。写作猫是 AI 写作伴侣，能帮您推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译，支持全文改写，一键修改，实时纠错并给出修改建议，智能分析文章的各类属性，为文章的正负情感、情绪强度和易读性打分。 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ 。是得力的智能写作助手，支持多种文体的写作，如心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文等，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ 。智能创作助手 Effidit 是由腾讯 AI Lab 开发的，能提升写作者的写作效率和创作体验。
2024-08-17