清华大学孙茂松、刘知远教授在其新书《知识图谱与深度学习》中介绍了在知识图谱与深度学习方面的研究成果,对人工智能研究具有一定参考意义。 近年来,以神经网络为代表的深度学习技术引发了人工智能的新一轮浪潮。 知识图谱作为典型的符号表示系统,如何有效用于机器学习算法,面临着知识表示、 知识获取和计算推理等方面的诸多...
如果想要继续在知识图谱领域进行研究工作的话,刘知远老师这本《知识图谱与深度学习》强烈推荐,因为对一些已经入门知识图谱但刚开始准备深入研究知识图谱的研究者来说,直接看顶会论文由于语言上的问题理解论文内容还是有些吃力,而刘老师这本书的内容非常全面具体的介绍了知识图谱在多个方向的学术研究工作,读起来更容易理解很...
对于数据驱动的深度学习模型也是一样,没有相关知识所结成的“世界模型”(《On Intelligence》杰夫·霍金斯,是人脑对这个世界形成的理性认知模型)的支持,深度学习只能是机械的从数据中学习完成特定任务的语义模式,既无法具备鲁棒性和可解释性,也无法理解言外之意,实现对语言的深层理解,因此我们认为要解决这些问题,需要知...
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作者:刘知远 韩旭 孙茂松出版社:清华大学出版社 手机专享价 ¥ 当当价 降价通知 ¥104.01 定价 ¥104.01 配送至 陕西西安市 至 北京市东城区 服务 由“宇杰图书专营店”发货,并提供售后服务。 加入购物车 宇杰图书专营店 进入店铺 收藏店铺 商品详情 开本:16开...
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4. 知识验证 再往上一层主要是验证,分为补全、纠错、外链、更新各部分,确保知识图谱的一致性和准确性。 一个典型问题是,知识图谱的构建不是一个静态的过程,当引入新知识时,需要判断新知识是否正确,与已有知识是否一致,如果新知识与旧知识间有冲突,那么要判断是原有的知识错了,还是新的知识不靠谱?这里可以用到...
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