感谢中国人民大学的胡鹤老师,人工智能课程讲的很有深度,与时俱进 由于深度神经网络(DNN)层数很多,每次训练都是逐层由后至前传递.传递项<1,梯度可能变得非常小趋于0,以此来训练网络几乎不会有什么变化,即vanishing gradients problem:或者>1梯度非常大,以此修正网络会不断震荡,无法形成一个收敛网络.因而DNN的训练中可以形成很多tricks.. 1.初始化权重 起初采用正态分布随机化初始权重,会使得原本单位的variance逐渐变得非常大.例如下图的sigmoid函数…

MSTE: 基于多向语义关系的有效KGE用于多药副作用预测 论文标题: Effective knowledge graph embeddings based on multidirectional semantics relations for polypharmacy side effects prediction 论文期刊: Bioinformatics 2021 MSTE: 基于多向语义关系的有效KGE用于多药副作用预测 摘要 1.引言 2.相关工作 2.1 KGE 2.2.1 基于平移的…

知识图谱综述(2021.4) 论文地址:A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition, and Applications 目录 知识图谱综述(2021.4) 摘要 1.简介 2.概述 3.知识表示学习(KRL) 3.1 表示空间 3.1.1 点空间 3.1.2 复向量空间 3.1.3 高斯分布 3.1.4 流形和群 3.2 评分函数 3.2.1 基于距离的评分函数 3.2.2 基于语义匹配的评分函数 3.3 编码模型 3.3.…

如今,越来越多的企业想要在电商客服.法律顾问等领域做一套包含行业知识的智能对话系统,而行业或领域知识的积累.构建.抽取等工作对于企业来说是个不小的难题,百度大脑UNIT3.0推出「我的知识」版块专门为开发者提供知识建设帮助.在行业智能化的实现进程中,通过知识图谱对数据进行提炼.萃取.关联.整合,形成行业知识或领域知识,让机器形成对于行业工作的认知能力,并把这些认知能力与技能理解模型进行整合,从而实现这个行业的知识型对话系统. [认知与对话智能] 首先举个简单的例子,让大家直观感受一下认知与对话智…

将知识图谱作为辅助信息引入到推荐系统中可以有效地解决传统推荐系统存在的稀疏性和冷启动问题,近几年有很多研究人员在做相关的工作.目前,将知识图谱特征学习应用到推荐系统中主要通过三种方式——依次学习.联合学习.以及交替学习. 依次学习(one-by-one learning).首先使用知识图谱特征学习得到实体向量和关系向量,然后将这些低维向量引入推荐系统,学习得到用户向量和物品向量: 联合学习(joint learning).将知识图谱特征学习和推荐算法的目标函数结合,使用端到端(end-to-en…

语义网的愿景活跃且良好,广泛应用于行业 语义网的愿景是「对计算机有意义」的数据网络(正如 Tim Berners Lee.James Hendler 和 Ora Lassila 在<科学美国人>发表的文章<The Semantic Web>所介绍的那样).ISWC 是共享这一愿景的研究人员和工程师组成的社区:他们通过发表研究论文的形式作出贡献,目的是让这一愿景成为现实.具体而言,语义网研究人员的方法是创建知识图谱,这种数据结构的实体由 URL 进行唯一标识,并使用 RDF 语言通过…

16.(2022)Chip-BCKG-基于临床指南的中国乳腺癌知识图谱的构建与应用 论文标题: Construction and Application of Chinese Breast Cancer Knowledge Graph Based on Clinical Guidelines 论文会议: Chip 16.(2022)Chip-BCKG-基于临床指南的中国乳腺癌知识图谱的构建与应用 摘要 1.引言 2.相关工作 2.1 知识提取 2.2 医学KG 3.乳腺癌知识图谱构建 3.1 本…

MorsE:归纳知识图嵌入的元知识迁移 论文题目: Meta-Knowledge Transfer for Inductive Knowledge Graph Embedding 论文地址: https://scholar.archive.org/work/soegy2qe5jbbxbzdwrpgjvmhba/access/wayback/https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3477495.3531757 论文会议: ACM SIGIR 2022 目录 13.(…

NLP知识图谱项目合集(信息抽取.文本分类.图神经网络.性能优化等) 这段时间完成了很多大大小小的小项目,现在做一个整体归纳方便学习和收藏,有利于持续学习. 1. 信息抽取项目合集 1.PaddleNLP之UIE技术科普[一]实例:实体识别.情感分析.智能问答 https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4180615?contributionType=1 NLP领域任务选择合适预训练模型以及合适的方案[规范建议][ERNIE模型首选] h…

介绍 在本系列前面两篇文章中我一直在讨论Data Fabric,并给出了一些关于Data Fabric中的机器学习和深度学习的概念.并给出了我对Data Fabric的定义: Data Fabric是支持企业所有数据的平台,它作为一个统一的框架来管理.描述.组合和访问数据.该平台由企业知识图谱构成以创建统一的数据环境. 如果你仔细看一下定义,它说Data Fabric是由企业知识图谱构建的,所以我们最好知道如何创建和管理它. 目标 建立了知识图谱理论的基础和讲解如何构建一个知识图谱 细节 解释与…