该专利的获得标志着公司在人工智能领域,特别是在语言处理技术上的又一重要进展,反映了AI技术的快速发展与丰富应用场景。 专利概述:知识图谱与强化学习的结合 该专利的核心在于将知识图谱和强化学习相结合,以提升大语言模型在任务规划中的有效性和灵活性。知识图谱通过构建实体和关系的网络,为语言模型提供更丰富的上下文...
要把知识图谱和深度学习相结合,邓侃博士认为有几大难点。 1. 点向量: 知识图谱由点和边构成,点(node)用来表征实体(entity),实体又包含属性(attribute)和属性的值(value)。传统知识图谱中的实体,通常由概念符号构成,譬如自然语言的词汇。 传统知识图谱中的边,连接两个单点,也就是两个实体,边表达的是关系,关系的...
自动驾驶强化学习与知识图谱图神经网络 871 已完结 ·共214课时 长期有效 2024最新、名师讲解、快速入门 发布者 关注 清华学神尹成 毕业于清华大学 ,曾任微软全球最具价值专家,资深软件架构师,Google算法工程师 课程概述 评论(0) 以模仿人类大脑学习机制为原理的强化学习(RL,Reinforcement Learning)正迅速进入人们的视...
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。
1.本公开属于计算机技术领域,具体涉及一种基于强化学习和知识图谱的多轮对话方法及系统。 背景技术: 2.本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息,不必然构成在先技术。 3.强化学习(reinforcement learning,简称rl),又称再励学习、评价学习或增强学习,是机器学习的范式和方法论之一,用于描述和解决智能体(...
16.本发明对已有的强化学习算法进行改进,目前基于强化学习的知识图谱推理算法存在的问题是:强化学习的奖励函数需要手动调整才能获得良好效果,以及游走路径为找到可靠的证据路径需要消耗大量计算资源。图1所示为本发明知识推理算法流程图,该算法主要包括一个生成式对抗推理模块和演示采样模块。rlkgr-gail使用了模仿学习的概念...
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...
1.本发明的技术方案涉及知识图谱推理的方法,具体地说是基于逻辑规则与强化学习的知识图谱推理方法。背景技术:2.知识图谱采用基于图的数据结构对现实世界的事实进行结构化表示。利用图结构表示的优势,知识图谱在知识问答、语义搜索等自然语言处理任务中发挥着重要的作用。自2012年google推出第一版知识图谱以来,各类知识图谱...
本发明公开了基于关系检测和强化学习的知识图谱推理方法,包括:基于领域知识图谱和实体字典的字符串模糊匹配和基于CNNLSTMCRF的实体识别模型,检测用户输入的问句中的实体,完成实体检测;基于神经网络的语义匹配模型完成关系检测,关系检测模型包括:根据输入的... 许皓天,周柳阳,郑卫国 被引量: 0发表: 2018年 ...
python自动驾驶强化学习与知识图谱图神经网络 课程简介: 自动驾驶是目前非常热门和非常有前景的技术之一,它被广泛认为是未来交通的主要趋势。Python作为一种流行的编程语言,也被广泛用于自动驾驶技术中。Python具有很多优点,例如易于学习、功能强大、代码简洁等。在本指南中,我们将详细介绍使用Python进行自动驾驶的方法、技术...