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解决方案：图形表示和降低维数 开发了一种名为 SAGE TM 的新型深度学习系统来生成新的风味特征。它接受两个主要的用户定义输入：（1）种子配方（例如，韩式烤肉的风味特征），以及（2）输出配方中所需的任何特定约束（例如，“必须有芒果”）。然后，系统生成与种子有不同程度偏差的配方；4 个配方仅需进行微调即可优化预期性能，4 个配方具有更大的自由度但仍受约束，4 个配方差别很大。这为调味师提供了一系列可从中进行迭代的选项，具体取决于所需的新颖性水平。为了实现这一目标，团队需要一些技巧。首先，他们通过将 40,000 种不同的原材料汇总成 3000 个组来降低数据的维数。其次，他们从 35 万个语料库中抽取了 3000 个配方进行训练，每个配方都标有“成功”评级。最后，他们将模型制定为图问题，定义材料之间的距离指标，其中每个配方都表示为一个向量。
McCormick：通过人工智能增强研发创造力
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