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
《2024年深度强化学习理论及其应用综述》范文
《深度强化学习理论及其应用综述》篇一摘要：深度强化学习作为人工智能领域的一个新兴方向，以其强大的学习能力，为机器决策、控制等提供了新的解决方案。
本文将系统地综述深度强化学习的基本理论、研究进展以及其在不同领域的应用情况，并对其未来发展方向进行展望。
一、引言深度强化学习是人工智能领域的一种重要技术，其结合了深度学习和强化学习的优势，旨在通过模拟人与环境的交互过程，使机器能够自主地学习和决策。
本文旨在全面回顾深度强化学习的理论基础，并对其在不同领域的应用进行详细介绍。
二、深度强化学习理论概述1. 深度学习理论基础深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过模拟人脑神经元的结构与功能，实现对复杂数据的表示与处理。
深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
2. 强化学习理论基础强化学习是一种通过试错来学习的过程，通过评估动作与奖励的关系来寻找最优的决策策略。
在面对复杂的决策问题时，强化学习表现出强大的优势。
3. 深度强化学习理论框架深度强化学习结合了深度学习和强化学习的优点，通过神经网络来逼近状态-动作值函数或策略函数，实现从原始感知数据到策略的直接映射。
这种方法可以有效地解决复杂环境下的决策问题。
三、深度强化学习的研究进展随着计算能力的不断提升以及大数据资源的丰富，深度强化学习在理论研究与应用研究方面取得了显著进展。
特别是对于复杂的游戏决策、无人驾驶车辆控制等场景，深度强化学习已经取得了重要的突破。
此外，还有研究者通过引入元学习等新思路，使得深度强化学习在面对新任务时能够快速适应。
四、深度强化学习的应用领域1. 游戏与娱乐领域深度强化学习在游戏领域的应用已经非常广泛。
例如，AlphaGo等程序在围棋等游戏中展现了强大的决策能力。
此外，在电子游戏、虚拟现实等领域也有着广泛的应用前景。
2. 机器人控制领域在无人驾驶车辆、工业机器人等领域，深度强化学习可以实现更加智能的决策与控制。
图神经网络综述
第47卷第4期Vol.47No.4计算机工程Computer Engineering2021年4月April 2021图神经网络综述王健宗，孔令炜，黄章成，肖京（平安科技（深圳）有限公司联邦学习技术部，广东深圳518063）摘要：随着互联网和计算机信息技术的不断发展，图神经网络已成为人工智能和大数据处理领域的重要研究方向。
图神经网络可对相邻节点间的信息进行有效传播和聚合，并将深度学习理念应用于非欧几里德空间的数据处理中。
简述图计算、图数据库、知识图谱、图神经网络等图结构的相关研究进展，从频域和空间域角度分析与比较基于不同信息聚合方式的图神经网络结构，重点讨论图神经网络与深度学习技术相结合的研究领域，总结归纳图神经网络在动作检测、图系统、文本和图像处理任务中的具体应用，并对图神经网络未来的发展方向进行展望。
关键词：图神经网络；图结构；图计算；深度学习；频域；空间域开放科学（资源服务）标志码（OSID ）：中文引用格式：王健宗，孔令炜，黄章成，等.图神经网络综述［J ］.计算机工程，2021，47（4）：1-12.英文引用格式：WANG Jianzong ，KONG Lingwei ，HUANG Zhangcheng ，et al.Survey of graph neural network ［J ］.Computer Engineering ，2021，47（4）：1-12.Survey of Graph Neural NetworkWANG Jianzong ，KONG Lingwei ，HUANG Zhangcheng ，XIAO Jing（Federated Learning Technology Department ，Ping An Technology （Shenzhen ）Co.，Ltd.，Shenzhen ，Guangdong 518063，China ）【Abstract 】With the continuous development of the computer and Internet technologies ，graph neural network has become an important research area in artificial intelligence and big data.Graph neural network can effectively transmit and aggregate information between neighboring nodes ，and applies the concept of deep learning to the data processing of non-Euclidean space.This paper briefly introduces the research progress of graph computing ，graph database ，knowledge graph ，graph neural network and other graph-based techniques.It also analyses and compares graph neural network structures based on different information aggregation modes in the spectral and spatial domain.Then the paper discusses research fields that combine graph neural network with deep learning ，and summarizes the specific applications of graph neural networks in action detection ，graph systems ，text and image processing tasks.Finally ，it prospects the future development research directions of graph neural networks.【Key words 】graph neural network ；graph structure ；graph computing ；deep learning ；spectral domain ；spatial domain DOI ：10.19678/j.issn.1000-3428.00583820概述近年来，深度学习技术逐渐成为人工智能领域的研究热点和主流发展方向，主要应用于高维特征规则分布的非欧几里德数据处理中，并且在图像处理、语音识别和语义理解［1］等领域取得了显著成果。
知识图谱构建与应用技术的发展趋势与创新思路
知识图谱构建与应用技术的发展趋势与创新思路随着人工智能技术的迅猛发展，知识图谱作为知识表示与推理的重要工具，在各个领域中发挥着越来越重要的作用。
知识图谱的构建与应用技术不断创新，为人们在信息获取、语义理解和智能决策等方面提供了新的思路和方法。
本文将从知识图谱构建的新技术、知识图谱应用的新领域以及知识图谱的未来发展趋势与创新思路等方面进行探讨。
一、知识图谱构建的新技术1. 自动化知识抽取技术：传统的知识图谱构建需要大量的人工劳动，而自动化知识抽取技术可以从海量的文本中自动地抽取出结构化的知识，并将其构建成知识图谱。
这种技术通过机器学习和自然语言处理等方法，能够高效地提取实体、关系和属性等信息，为知识图谱的构建提供了更快速、更准确的方式。
2. 开放知识图谱构建方法：传统的知识图谱构建主要依赖于专家知识和人工标注，但是这种方法存在着知识更新慢、领域专业度差的问题。
而开放知识图谱构建方法则通过利用互联网上大量的公开知识，结合自动化知识抽取技术，构建起丰富而准确的知识图谱。
这种方法的优势在于能够快速构建和更新知识图谱，并且可以适应不同领域的知识需求。
3. 迁移学习在知识图谱构建中的应用：迁移学习是一种利用源领域的知识来提升目标领域学习性能的方法。
在知识图谱构建中，迁移学习可以从已有的知识图谱中迁移相关的实体和关系等信息，加速构建新的知识图谱。
这种方法可以大大减少新知识图谱构建的工作量，并且提高构建的效果。
二、知识图谱应用的新领域1. 金融领域的应用：知识图谱在金融领域的应用可以帮助金融机构更好地理解和分析客户需求，降低风险，并提供个性化的服务。
通过建立金融知识图谱，可以将大量的结构化和非结构化数据整合起来，识别出潜在的关联和趋势，为金融业务的决策提供支持。
2. 医疗领域的应用：知识图谱在医疗领域的应用可以提供医疗知识的整合和共享，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。
通过将医学文献、临床实验室数据和患者健康记录等信息整合到知识图谱中，可以提供更准确和个性化的医疗建议，提高医疗决策的效果。
人工智能基础(习题卷9)
人工智能基础(习题卷9)第1部分：单项选择题，共53题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]由心理学途径产生，认为人工智能起源于数理逻辑的研究学派是（ ）A)连接主义学派B)行为主义学派C)符号主义学派答案:C解析:2.[单选题]一条规则形如：，其中“←"右边的部分称为(___)A)规则长度B)规则头C)布尔表达式D)规则体答案:D解析:3.[单选题]下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。
A)一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片B)能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算C)目前处于成熟高速发展阶段D)相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能答案:C解析:4.[单选题]以下图像分割方法中，不属于基于图像灰度分布的阈值方法的是( )。
A)类间最大距离法B)最大类间、内方差比法C)p-参数法D)区域生长法答案:B解析:5.[单选题]下列关于不精确推理过程的叙述错误的是（ ）。
A)不精确推理过程是从不确定的事实出发B)不精确推理过程最终能够推出确定的结论C)不精确推理过程是运用不确定的知识D)不精确推理过程最终推出不确定性的结论答案:B解析:6.[单选题]假定你现在训练了一个线性SVM并推断出这个模型出现了欠拟合现象，在下一次训练时，应该采取的措施是（）0A)增加数据点D)减少特征答案:C解析:欠拟合是指模型拟合程度不高，数据距离拟合曲线较远，或指模型没有很好地捕 捉到数据特征，不能够很好地拟合数据。
可通过增加特征解决。
7.[单选题]以下哪一个概念是用来计算复合函数的导数？A)微积分中的链式结构B)硬双曲正切函数C)softplus函数D)劲向基函数答案:A解析:8.[单选题]相互关联的数据资产标准，应确保()。
数据资产标准存在冲突或衔接中断时，后序环节应遵循和适应前序环节的要求，变更相应数据资产标准。
A)连接B)配合C)衔接和匹配D)连接和配合答案:C解析:9.[单选题]固体半导体摄像机所使用的固体摄像元件为( )。
贝叶斯网络结构学习方法在知识图谱推理中的应用效果评估
贝叶斯网络结构学习方法在知识图谱推理中的应用效果评估知识图谱是一种用于表示和组织知识的结构化数据模型，它通过实体之间的关系来反映事物之间的联系。
随着知识图谱的发展和应用，越来越多的研究者开始关注如何利用这些关系进行推理和推断。
在知识图谱推理中，贝叶斯网络结构学习方法被广泛应用，其具有有效地处理不确定性和复杂关系的优势。
本文将对贝叶斯网络结构学习方法在知识图谱推理中的应用效果进行评估。
一、贝叶斯网络结构学习方法概述贝叶斯网络是一种基于概率图模型的表示方法，它将变量之间的关系表示为有向无环图（DAG）。
贝叶斯网络结构学习方法旨在通过给定的数据集来学习贝叶斯网络的结构，从而推断变量之间的概率关系。
贝叶斯网络结构学习方法通常包括两个主要步骤：变量选择和参数学习。
在变量选择过程中，通过评估变量之间的条件独立性来确定网络的结构；在参数学习过程中，通过最大似然估计或贝叶斯方法来估计网络中的参数。
二、贝叶斯网络在知识图谱推理中的应用1. 知识图谱推理任务知识图谱推理任务主要包括实体关系预测和实体属性填充。
实体关系预测是指给定两个实体，预测它们之间的关系类型；实体属性填充是指给定一个实体，预测它的缺失属性。
这些任务对于知识图谱的完善和扩展非常重要，可以提供更多的知识和信息。
2. 贝叶斯网络在知识图谱推理中的应用贝叶斯网络在知识图谱推理中的应用主要包括两个方面：一是通过学习知识图谱中实体之间的关系，提升知识图谱的表示能力；二是通过基于贝叶斯网络的推理算法，实现对知识图谱中未知关系或缺失属性的预测。
在知识图谱的表示方面，贝叶斯网络可以捕捉实体之间的复杂关系，并将这些关系编码为网络结构。
通过贝叶斯网络的学习方法，可以从大规模的知识图谱数据中发现实体之间的潜在关系，进而提供更多的推理和推断能力。
在知识图谱推理方面，贝叶斯网络可以通过推理算法对未知关系进行预测。
根据已知的实体关系和属性，贝叶斯网络可以自动推断出实体之间的概率关系，并预测未知关系的概率。
人工智能导论_哈尔滨工程大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
人工智能导论_哈尔滨工程大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.下列不属于two-stage检测算法的是：（）参考答案:YOLO2.下列对强化学习特点说法错误的是：（）参考答案:反馈及时迅速3.下列哪个选项不属于进行迁移学习的原因：（）参考答案:大数据与强计算之间的矛盾4.人工智能技术解决了传统机器博弈理论的困难？（）参考答案:围棋具有巨大的搜索空间_盘面评估与博弈树搜索紧密相关_高层次的围棋知识也很难归纳5.对于深度学习说法正确的是：（）参考答案:通过构建多隐层的模型和海量训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性_“深度模型”是手段，“特征学习”是目的_强调了模型结构的深度，通常有5-10多层的隐层节点_与人工规则构造特征的方法相比，利用大数据来学习特征，更能够刻画数据的丰富内在信息6.支持向量机是最受欢迎、讨论最为广泛的机器学习分类方法之一。
这种方法适用于高维空间（特征向量中有许多特征），并且可以有效地用于小型数据集。
参考答案:正确7.朴素贝叶斯的一个有趣的特征是，它适用于非常大的数据集。
参考答案:错误8.直接策略的RL直接优化目标函数，对策略进行参数化表示，与值函数相比，策略化参数的方法更简单，更容易收敛。
参考答案:正确9.随着人工智能的技术不断地发展，现如今机器也可以创造出令人惊叹的艺术画作，但暂时没能写出完整的小说。
参考答案:错误10.用人工智能技术学习的服装设计风格，建立一套自动给服装线稿添加配色、材质纹理的算法，可以在几秒之内生成任意数量的颜色材质搭配方案，帮助服装设计师更好更快的抓住潮流趋势。
参考答案:正确11.以下关于感知机模型说法错误的是（）参考答案:感知机能够求解异或问题12.以下有关BP网络说法错误的是（）参考答案:BP网络是一种前馈网络,其隐单元必须分层，又称为多层前馈网络13.思维的本质是人脑有意识的对客体的反映，这个过程构成了人类认识的高级阶段。
人工智能基础概念习题(含答案)
人工智能基础概念习题（含答案）一、单选题（共60题，每题1分，共60分）1、在数据产品研发的过程中，以下()属于低层次数据。
A、一次数据B、三次数据C、二次数据D、零次数据正确答案：D2、在人工神经网络算法中，不属于实现“人工神经元”的方法的有()。
A、感知器B、线性单元C、Sigmoid单元D、Untied单元正确答案：D3、下列哪项不是构建知识图谱用到的主要技术（）A、关系抽取B、命名实体识别C、词性标注D、实体链接正确答案：C4、以下关于机器学习说法错误的是A、机器学习可以解决图像识别问题B、监督学习和非监督学习都属于机器学习C、机器学习在一定程度上依赖于统计学习D、目前机器学习已经可以代替人类正确答案：D5、图像识别任务可以分为三个层次，根据处理内容的抽象性，从低到高依次为A、图像分析，图像处理，图像理解B、图像分析，图像理解，图像处理C、图像理解，图像分析，图像处理D、图像处理，图像分析，图像理解正确答案：D6、2010年谷歌推出以顶点为中心的图处理系统（），其专为大规模图数据处理而设计，将图数据保存在主存储器中并采用并行计算的BSP模型A、PregelB、DregelC、CregelD、Aregel正确答案：A7、()是人工智能地核心，是使计算机具有智能地主要方法，其应用遍及人工智能地各个领域。
A、深度学习B、智能芯片C、机器学习D、人机交互正确答案：C8、标准AdaBoost只适用于（）任务A、二分类B、分类C、回归D、多分类正确答案：D9、阿尔法狗是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序，它的主要工作原理是什么？A、深度学习B、卷积神经网络C、机器学习D、BP神经网络正确答案：A10、下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）A、声纹识别B、文本识别C、步态识别D、虹膜识别正确答案：B11、对学习器的泛化性能进行评估，不仅需要有效可行的实验估计方法，还需要有衡量模型泛化能力的评价标准，这就是()。
2024年华为人工智能方向HCIA考试复习题库(含答案)
2024年华为人工智能方向HCIA考试复习题库（含答案）一、单选题1.以下哪—项不属于MindSpore全场景部署和协同的关键特性?A、统一模型R带来一致性的部署体验。
B、端云协同FederalMetaLearning打破端云界限,多设备协同模型。
C、数据+计算整图到Ascend芯片。
D、软硬协同的图优化技术屏蔽场景差异。
参考答案：C2.在对抗生成网络当中,带有标签的数据应该被放在哪里?A、作为生成模型的输出值B、作为判别模型的输入值C、作为判别模型的输出值D、作为生成模型的输入值参考答案：B3.下列属性中TensorFlow2.0不支持创建tensor的方法是?A、zerosB、fillC、createD、constant参考答案：C4.以下哪一项是HiAI3.0相对于2.0提升的特点？A、单设备B、分布式C、多设备D、端云协同参考答案：B5.以下哪个不是MindSpore中Tensor常见的操作？A、asnumpy()B、dim()C、for()D、size()参考答案：C6.优化器是训练神经网络的重要组成部分,使用优化器的目的不包含以下哪项:A、加快算法收敛速度B、减少手工参数的设置难度C、避过过拟合问题D、避过局部极值参考答案：C7.K折交叉验证是指将测试数据集划分成K个子数据集。
A、TRUEB、FALSE参考答案：B8.机器学习是深度学习的一部分。
人工智能也是深度学习的一部分。
A、TrueB、False参考答案：B9.在神经网络中,我们是通过以下哪个方法在训练网络的时候更新参数,从而最小化损失函数的?A、正向传播算法B、池化计算C、卷积计算D、反向传播算法参考答案：D10.以下不属于TensorFlow2.0的特点是?A、多核CPU加速B、分布式C、多语言D、多平台参考答案：A11.以下关于机器学习中分类模型与回归模型的说法,哪一项说法是正确的?A、对回归问题和分类问题的评价,最常用的指标都是准确率和召回率B、输出变量为有限个离散变量的预测问题是回归问题,输出变量为连续变量的预测问题是分类问题C、回归问题知分类问题都有可能发生过拟合D、逻辑回归是一种典型的回归模型参考答案：C12.ModelArts平台中的数据管理中不支持视频数据格式。
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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
DeepMind联合谷歌大脑、MIT等机构27位作者发表重磅论文，提出“图网络”（Graph network），将端到端学习与归纳推理相结合，有望解决深度学习无法进行关系推理的问题。
作为行业的标杆，DeepMind的动向一直是AI业界关注的热点。
最近，这家世界最顶级的AI实验室似乎是把他们的重点放在了探索“关系”上面，6月份以来，接连发布了好几篇“带关系”的论文，比如：
关系归纳偏置（Relational inductive bias for physical construction in humans and machines）关系深度强化学习（Relational Deep Reinforcement Learning）
关系RNN（Relational Recurrent Neural Networks）
论文比较多，但如果说有哪篇论文最值得看，那么一定选这篇——《关系归纳偏置、深度学习和图网络》。
这篇文章联合了DeepMind、谷歌大脑、MIT和爱丁堡大学的27名作者（其中22人来自DeepMind），用37页的篇幅，对关系归纳偏置和图网络（Graph network）进行了全面阐述。
DeepMind的研究科学家、大牛Oriol Vinyals颇为罕见的在Twitter上宣传了这项工作（他自己也是其中一位作者），并表示这份综述“pretty comprehensive”。
有很不少知名的AI学者也对这篇文章做了点评。
曾经在谷歌大脑实习，从事深度强化学习研究的Denny Britz说，他很高兴看到有人将图（Graph）的一阶逻辑和概率推理结合到一起，这个领域或许会迎来复兴。
芯片公司Graphcore的创始人Chris Gray评论说，如果这个方向继续下去并真的取得成果，那么将为AI开创一个比现如今的深度学习更加富有前景的基础。