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1、知识表征学习(KRL)的目标是将符号知识转化为嵌入表征,以支持推理和决策。图神经网络(GNNs)和图注意力网络(GATs)通过注意力机制提升知识图的表征能力,而生成对抗网络则用于优化知识图的表示质量。规则学习和规则注入技术从知识图中提取规则,通过非负性和近似蕴涵增强模型的规则性。
2、机器学习算法大致分为4类:决策矩阵算法、聚类算法、模式识别算法和回归算法。如今,机器学习算法被广泛用于制造自动驾驶汽车中出现的,各种挑战性的解决方案。通过在汽车中的ECU(电子控制单元)中,结合传感器处理数据,有必要提高机器学习的利用以完成新任务。
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4、集成学习:力量的组合集成学习,就像 Bagging 的森林和 Stacking 的叠罗汉,通过弱分类器的集体智慧,提升预测精度,如随机森林与 GBDT 结合的增强学习。 迁移学习:知识的迁移者迁移学习,让已有模型成为新任务的桥梁,解决资源匮乏或训练时间的挑战,如图像识别和自动驾驶的智慧升级。
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