1. 知识图谱特征与推荐系统依次进行学习,即先学习特征,再将所学特征用于推荐。 2. 交替学习法,将知识图谱特征学习和推荐系统视为两个相关的任务,设计一种多任务学习框架,交替优化二者的目标函数,利用知识图谱特征学习任务辅助推荐系统任务的学习。 第二,基于结构的推荐模型,则更加直接地使用知识图谱的结构特征。具体...
Hua Zhu 自动驾驶、决策规划、仿真系统、图像处理、机器学习、数据挖掘5 人赞同了该文章 注:以下为个人总结机器学习知识图谱,来源参考《机器学习》西瓜书、《深度学习》Udacity、《机器学习》Coursera等。发布于 2019-01-01 16:12 内容所属专栏 zhuhua造轮子 通过造轮子,学会造轮子 订阅专栏 机器学习 ...
行为主义把控制论引入机器学习,最著名的成果是强化学习。强化学习的旗手是 Richard Sutton 教授。近年来Google DeepMind 研究员,把传统强化学习,与深度学习融合,实现了 AlphaGo,战胜当今世界所有人类围棋高手。 DeepMind 前天发表的这篇论文,提议把传统的贝叶斯因果网络和知识图谱,与深度强化学习融合,并梳理了与这个主题相...
Facebook基于 PyTorch、Caffe 和 Spark 构建的强化学习框架,是首个使用应用强化学习在大规模生产环境中优化系统的端到端开源平台。 5. 天授:最近了解的,应该比较新吧 清华大学人工智能研究院自研的深度强化学习算法平台,支持 TensorFlow 和 PyTorch。可以完整支持 PG、DQN、DDQN、A2C、DDPG、PPO、TD3、SAC 等主流强化...
为了缓解上述几个问题,本文基于深度强化学习与知识图谱提出了两个推荐模型,主要工作如下:1.提出了基于深度强化学习Actor-Critic的推荐模型.把用户的历史交互记录按时间排序分组,以会话的形式输入模型.模型的输入包括两个部分,分别是物品序列和相应的行为序列,并且单独建模两个序列的转换模式.对模型中用到的门控循环单元...
AI量化投资实验室,专注将前沿人工智能技术(机器学习、深度学习、强化学习、遗传算法、图计算、知识图谱等)应用于金融量化投资。 金融投资领域是高度信息密集型,而且信息相对结构化,照理讲是最适合机器计算的领域。可是,当前投资仍然处于“刀耕火种”的年代,有人忙于调研,读报表;有人忙于盯盘,画线条。 alphago master登...
【内容】近年来,深度强化学习方法摘取了机器博弈领域的一项项桂冠,包括下围棋的AlphaGo,棋类和视频游戏全能选手Muzero等等,成为人工智能方向的主流方法之一。本报告首先介绍面向机器博弈的深度强化学习方法和研究进展,然后介绍团队在基于深度强化学习...
AI量化实验室,专注将前沿人工智能技术(深度学习/强化学习/知识图谱)应用于金融量化投资。 项目说明 传统的量化平台,主要是以提供技术面、基本面的数据为基础,需要用户自行按自己的思路和需求编写策略。这些平台本质上是用户思路的自动化。 自动化只是量化的初级阶段,基于机器学习、深度学习、强化学习等人工智能前沿工具,...
PyTorch深度学习应用实战 陈昭明//机器学习/聊天机器人/强化学习/自动语音识别/知识图谱/文字辨识/脸部辨识 作者:陈昭明等出版社:清华大学出版社 手机专享价 ¥ 当当价 降价通知 ¥163.00 定价 ¥176.22 配送至 陕西西安市 至 北京市东城区 服务 由“酷尔集图书专营店”发货,并提供售后服务。
百度试题 结果1 题目以下哪些是人工智能的核心技术? A. 机器学习 B. 深度学习 C. 知识图谱 D. 强化学习 相关知识点: 试题来源: 解析 ABCD 反馈 收藏