框架设计:提出了一种名为深度知识强化学习(Deep Knowledge Reinforcement Learning, DKRL)的框架,该框架结合了知识图谱和深度强化学习的优势,用于复杂任务的决策支持。 动态推理:DKRL能够在动态环境中进行多步推理,通过知识图谱中的关系和实体信息,逐步导航到目标答案,提高了推理的准确性和鲁棒性。 自适应学习:引入了自...
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...
2018年10月谷歌AI研究院提出的Bert(Bidirectional Econder Representationfrom Trans formers)语言模型,在11种NLP(自然语言处理)测试种创出SOTA(State of the arts)表现,成为NLP发展进程中里程碑式的突破,极大地提升了深度学习模型的实际应用...
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...
在特定的领域中,尝试使用传统的分类思想和聚类相似度方法可以得到可用的结果,而越来越多的研究将深度强化学习引入解决指代消解问题,提高关系抽取的效率。 解决领域训练数据少 在实体识别和关系识别的过程中都会使用到有监督的机器学习算法,而很多训练模型所必须的海量数据在很多领域中都是难以获取的,是解决实际问题面临的...
【MPC+强化学习】四大名校教授精讲强化学习和模型预测控制18讲!Actor Critic模型预测控制、策略梯度方法 Transformer李宏毅 3247 29 翻遍全网终于找到的最全CNN、RNN、LSTM、GAN、前馈等深度学习神经网络教程!一口气学到爽的人工智能基础专业知识! Transformer李宏毅 165 21 强烈推荐!这绝对是B站2025年人工智能入门的天...
博导推荐!周志华《机器学习》+李航《统计学习方法》两本人工智能经典之作全面带读!这绝对是最全面的机器学习入门教程!学不会算我输!——(人工智能、深度学习、AI) 2359 35 48:16:54 App 强推!这可能是B站最全的【机器学习+深度学习】系列课程了,快速入门巨简单,还学不会来锤爆我!人工智能_神经网络_AI 2819...
近十年来知识获取相关研究主要聚焦于基于深度学习的方法,尤其是近三年以来,基于大规模预训练语言模型的方法取得了STOA效果[4];关系抽取还经常使用远距离监督学习的方法自动进行语料生成。知识图谱补全包括基于嵌入的排序补全算法、关系路径推理算法...
深度融合图模:结合强化学习,如JointLK和QA-GNN,探索更高效的交互和微调策略。 减少幻觉现象:利用外部知识图谱等工具,提高大模型的准确性和问题解决能力。 可解释性大模型:研究大模型内部机制,通过知识图谱和图注意网络提升模型解释性,增强用户对决策的信任。
综上所述，面向知识图谱的实体关系预测算法在知识图谱应用中具有广泛的潜力。通过利用传统机器学习、图神经网络和深度强化学习等方法，可以提高实体关系预测的准确性和效率。然而，仍然存在一些挑战，例如如何处理大规模知识图谱、解决数据稀疏性和数据不完整性等问题。未来，我们期待进一步的研究和创新，以推动面向知识图谱...