对接AI搜索开放平台的向量模型
本文介绍如何在OpenSearch行业算法版中，使用AI搜索开放平台自定义部署的文本向量化模型。解决跨区域网络耗时问题，为用户提供更多模型选择。
借助AI搜索开放平台向量服务实现AI检索增强
AI搜索开放平台专注智能搜索场景，提供文档切片、向量化、排序及大模型等核心算法组件化服务。行业算法版支持一键接入AI搜索开放平台的算法服务，支持根据业务需求定制训练向量化模型，开发者可按需调用模块化能力，快速构建智能搜索系统。
中国人工智能学会通讯——一张图看懂BP算法 1.4 致谢
1.4 致谢 本文内容和相关图示，来自我每年秋天为四川大学计算机学院本科生开设的 课 程“Understanding Deep Neural Networks”。感谢我的博士研究生王建勇和郭泉同学整理了本文的初稿。 Fellow of IEEE，四川大学计算机学院院长，教授，博士生导师，四川省 2011 大数据分析协同创新中心主任。发表 SCI 学术论文 200 余篇，其中 IEEE Tran.....
中国人工智能学会通讯——一张图看懂BP算法 1.3 神经网络的 BP 算法
1.3 神经网络的 BP 算法 它描述了网络输出和目标输出之间的距离，刻画了网络性能的好坏。显然，J越小，网络性能越好。寻求J的极小点是BP算法的目标。 这一关系式表明只要能计算出敏感性，即可据此计算出梯度。 删除中间过程，有 通过计算网络最后一层神经元的敏感性，然后在网络中反向逐层计算其他层神经元敏感性，这就是所谓BP。 图4非常容易记忆和理解，这就是我们所谓的一张图看懂BP算法。
中国人工智能学会通讯——一张图看懂BP算法 1.2 神经网络模型
1.2 神经网络模型 神经元模型 我们先从神经元模型说起，图1所示是一个熟知的最简单的神经元模型。 该神经元模型的数学表达式为 前馈网络模型 通过按某种方式将神经元连接起来，就可构成相关神经网络。图2所示为一个熟知的前馈网络模型，该网络有L层，第1层为输入层，第L层为网络输出层。在这个网络中，前一层神经元连接到后一层神经元，同层的神经元之间没有任何连接。 前向计算
中国人工智能学会通讯——一张图看懂BP算法 1.1 引言
1.1 引言 神经网络是实现人工智能的重要途径之一。近年来，深度神经网络在语音识别、图像理解、自然语言处理、智能博弈、智能医疗等领域内的大数据问题上取得一系列重大突破，引起了人们对神经网络的极大兴趣，并引领人工智能蓬勃向前发展。反向传播（backpropagation，BP）算法是深度神经网络最基本的算法之一，对深度神经网络的发展起着十分重要的作用，已成为深度神经网络理论的一个无可厚非的基石。 ....
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