第三章:邻域重建方法
第四章:多关系数据和知识图谱
第五章:图神经网络模型
第六章:实践中的图神经网络
第七章:理论依据
第八章:传统图生成方法
第九章:深度生成模型
Auto Byte
专注未来出行及智能汽车科技
微信扫一扫获取更多资讯
Science AI
关注人工智能与其他前沿技术、基础学科的交叉研究与融合发展
微信扫一扫获取更多资讯
这本书的电子修订版以及印刷版有望今年年底推出,先来一睹为快吧!
第三章:邻域重建方法
第四章:多关系数据和知识图谱
第五章:图神经网络模型
第六章:实践中的图神经网络
第七章:理论依据
第八章:传统图生成方法
第九章:深度生成模型
深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。
知识图谱本质上是语义网络,是一种基于图的数据结构,由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里,每个节点表示现实世界中存在的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲,知识图谱就是把所有不同种类的信息(Heterogeneous Information)连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。 知识图谱这个概念最早由Google提出,主要是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎,知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息,从语义层面理解用户意图,改进搜索质量。比如在Google的搜索框里输入Bill Gates的时候,搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月,家庭情况等等。
推荐系统(RS)主要是指应用协同智能(collaborative intelligence)做推荐的技术。推荐系统的两大主流类型是基于内容的推荐系统和协同过滤(Collaborative Filtering)。另外还有基于知识的推荐系统(包括基于本体和基于案例的推荐系统)是一类特殊的推荐系统,这类系统更加注重知识表征和推理。
深度生成模型基本都是以某种方式寻找并表达(多变量)数据的概率分布。有基于无向图模型(马尔可夫模型)的联合概率分布模型,另外就是基于有向图模型(贝叶斯模型)的条件概率分布。前者的模型是构建隐含层(latent)和显示层(visible)的联合概率,然后去采样。基于有向图的则是寻找latent和visible之间的条件概率分布,也就是给定一个随机采样的隐含层,模型可以生成数据。 生成模型的训练是一个非监督过程,输入只需要无标签的数据。除了可以生成数据,还可以用于半监督的学习。比如,先利用大量无标签数据训练好模型,然后利用模型去提取数据特征(即从数据层到隐含层的编码过程),之后用数据特征结合标签去训练最终的网络模型。另一种方法是利用生成模型网络中的参数去初始化监督训练中的网络模型,当然,两个模型需要结构一致。
卷积神经网路(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。卷积神经网路由一个或多个卷积层和顶端的全连通层(对应经典的神经网路)组成,同时也包括关联权重和池化层(pooling layer)。这一结构使得卷积神经网路能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比,卷积神经网路在图像和语音识别方面能够给出更好的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他深度、前馈神经网路,卷积神经网路需要考量的参数更少,使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。 卷积网络是一种专门用于处理具有已知的、网格状拓扑的数据的神经网络。例如时间序列数据,它可以被认为是以一定时间间隔采样的一维网格,又如图像数据,其可以被认为是二维像素网格。