它是在大规模的数据集上构建的,结构化、半结构化和非结构化数据被整合,形成一个具有层级、关联和属性信息的图谱。而强化学习是一种机器学习方法,用于让智能体在与环境交互中学习适应最优策略。基于强化学习的知识图谱,将知识图谱和强化学习技术相结合,可以帮助我们更好地推理、搜索和应用知识。 在基于强化学习的知识...
1.对强化学习状态的表示,目前强化学习表示大多使用预训练得到的节点嵌入,然而,当知识图谱中增加新三元组时,节点的嵌入也需要重新训练,计算成本较大。 2.强化学习的奖励函数设计,与人工定义奖励函数相比,利用知识图谱中的信息结合抗性学习来生成自适应的奖励函数,如何自动生成更合理的奖励函数还有待进一步研究。 未来的...
近年来,学术界和工业界对知识图谱、强化学习 2个领域进行了深入研究,有不少分别聚焦知识图 谱和强化学习的综述性文章.文献分别围绕知识图谱的表示学习、知识获取、知 识推理、知识图谱构建与应用、多模态知识融合等进 行综述.文献分别对基于价值的和基于策略 的强化学习、深度强化学习算法、多智能体算法进行 综述.文...
基于强化学习的知识图谱综述 知识图谱是一种结构化的、语义化的知识表示方法,能够 将具有关联性的实体和关系组织起来。它是将知识编码为图结 构,其中节点代表实体,边代表实体间的关系。随着大数据和 人工智能技术的发展,知识图谱在推理、推荐系统、问答系统 等领域的应用越来越广泛。 强化学习是一种机器学习方法,通过...
强化学习是一种通过智能体与环境的不断交互学习来实现目标的机器学习方法。知识图谱是一种以图形结构存储知识的模型,它通过实体和关系之间的链接来表示领域中的知识,并可用于知识的推理和应用。将强化学习与知识图谱相结合,可以通过智能体的学习与控制来实现更加智能化的知识推理和应用。 基于强化学习的知识图谱的构建需...
基于强化学习的知识图谱综述 基于强化学习的知识图谱综述 知识图谱是一种结构化的、语义化的知识表示方法,能够将具有关联性的实体和关系组织起来。它是将知识编码为图结构,其中节点代表实体,边代表实体间的关系。随着大数据和人工智能技术的发展,知识图谱在推理、推荐系统、问答系统等领域的应用越来越广泛。 强化学习是...