在这种处理框架下,推荐系统和知识图谱特征学习事实上就成为两个相关的任务。而依据其训练次序不同,又有两种结合形式: 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,...
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。 DeepMind提出的“图网络”究竟是什么 在这里,有必要对说了这么多的“图网络”做...
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...
主要有三种方式执行知识图谱推理,基于规则、基于嵌入和基于路径的方法。同时,知识图谱推理提供了一种视角:将深度强化学习带入到预测缺失链接到任务中。 例如DeepPath,一个基于路径的方法,它是第一个将深度强化学习集成到知识图谱推理任务中的工作。相比于 PRA,它仍然有一些缺陷: - 缺乏记忆组件,导致需要预训练。预训练...
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...
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 ...
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;
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...