二、知识图谱推理概述 知识图谱推理即在给定的知识图谱上进行逻辑推理,通过推理规则和关系推理发掘图谱中的隐藏信息。传统的推理方法主要基于逻辑推理和统计推理,在处理大规模的知识图谱时存在着计算复杂度高、推理效率低等问题。而基于深度强化学习的知识图谱推理方法通过引入深度神经网络模型和强化学习算法,能够有效提高推理...
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...
在本文中,我们提出了一个基于 AttnPath 的基于深度强化学习的模型,该模型将 LSTM 和图注意力机制作为记忆组件。我们定义两个指标,平均选择率(MSR)和平均替换率(MRR),以定量地衡量学习查询关系的难度,并在强化学习的框架下利用它们来微调模型。同时,提出了一种新的强化学习机制,即通过强制智能体每走一步来避免智能...
名称基于深度强化学习的知识图谱最优路径查询系统及其方法(57)摘要本发明提出了一种基于深度强化学习的知识图谱最优路径查询方法,包括两个模块,分别为模块一和模块二,所述模块一为知识图谱最优路径模型离线训练模块,模块二为知识图谱最优路径模型在线应用模块,所述知识图谱最优路径模型离线训练模块设有深度强化学习部件,...
内容提示: 基于深度强化学习的知识图谱推理研究Research on Knowledge Graph ReasoningBased on Deep Reinforcement Learning工程领域: 计算机技术作者姓名: 邓锐指导教师: 喻梅 教授企业导师: 孙提 高级工程师天津大学智能与计算学部二零一九年十一月万方数据 文档格式:PDF | 页数:59 | 浏览次数:155 | 上传日期:2021...
知识图谱|深度强化学..首先致敬亲爱的吧主本人虽然是一名教育培训工作者,但在本吧初衷为帮助大家,请大家监督请吧主明察!本人资源如下:知识图谱:入门基础视频;基础电子书;深度学习:入门基础视频;基础电子书;一些简单项目源代码;
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关的研究进展。
一、机器学习常用的开源框架和库 1. Scikit-learn 2. Mahout 3. MLlib / spark.ml 4. 其他 二、深度学习常用的开源框架和库 1. TensorFlow 2. Keras 3. PyTorch 4. Caffe 5. 其他 三、强化学习常用的开源框架和库 1. OpenAI Gym 2. OpenAI Baseline ...
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的知识图谱自动生成方法，通过将深度强化学习模型中隐藏层的权重和偏置作为三元组中的关系，将和关系连接的两个神经元作为三元组的主语和宾语，从而得到大量的三元组，然后构建特征表示矩阵和邻接矩阵，获得图神经网络中作为输入内容的知识图谱。上述方法不需要人工对环境特征的三元...
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...