AdamTechLouis's talk: Deep Learning with Knowledge Graphs

最新推荐文章于 2024-07-17 19:12:24 发布
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分类专栏： AI程序员 深度学习 概念理解
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41697507/article/details/90746365
本文介绍了在Connected Data London上关于使用神经网络在知识图谱上执行任务的方法，特别是Octavian的MacGraph架构。MacGraph在解决复杂的图问题如最短路径上表现出色，并且能在未见过的图上进行推理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Last week I gave a talk at Connected Data London on the approach that we have developed at Octavian to use neural networks to perform tasks on knowledge graphs.

Here’s the recording of the talk, from Connected Data London:

video

In this post I will summarize that talk (including most of the slides) and provide links to the papers that have most significantly influenced us.

To find out more about our vision for a new approach to building the next generation of database query engine

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AdamTechLouis's talk:Deep Learning on Graphs.
weixin_41697507的博客
06-03 485
Introduction We are in the process of defining a new way of doing machine learning, focusing on a new paradigm, the data fabric. In the past article I gave my new definition of machine learning: Mac...
AdamTechLouis's talk:Deep Learning approaches to understand Human Reasoning
weixin_41697507的博客
06-03 524
For a doctor who is using Deep Learning to find whether the patient has multiple sclerosis, it is not at all good to get a yes or no answer from the model. For a safety critical application such as a...
Relation Extraction using Deep Learning approaches Knowledge Graph.pdf
08-09
Abstract—Security Analysts that work in a ‘Security Operations Center’ (SoC) play a major role in ensuring the security of the organization. The amount of background knowledge they have about the evolving and new attacks makes a significant difference in their ability to detect attacks. Open source threat intelligence sources, like text descriptions about cyber-attacks, can be stored in a structured fashion in a cybersecurity knowledge graph. A cybersecurity knowledge graph can be paramount in aiding a security analyst to detect cyber threats because it stores a vast range of cyber threat information in the form of semantic triples which can be queried. A semantic triple contains two cybersecurity entities with a relationship between them. In this work, we propose a system to create semantic triples over cybersecurity text, using deep learning approaches to extract possible relationships. We use the set of semantic triples generated through our system to assert in a cybersecurity knowledge graph. Security Analysts can retrieve this data from the knowledge graph, and use this information to form a decision about a cyber-attack.
【译】Deep Learning with Knowledge Graphs
omnispace的博客
05-28 653
上周，我在Connected Data London上就Octavian开发的方法发表了演讲，使用神经网络在知识图上执行任务。 这是来自Connected Data London的演讲录音： 在这篇文章中，我将总结那篇演讲（包括大部分幻灯片）并提供对我们影响最大的论文的链接。 要了解有关构建下一代数据库查询引擎的新方法的更多信息， 请参阅我们最近的文章 。 什么是图表？ 两个功...
deep learning knowledge graph
SophieZhou的专栏
05-09 1239
休假几个月，我感觉我是与世隔离了。 大概是我自工作以来就没怎么关注文章的原因吧，闲话少说，言归正传。 deep learning 和knowledge graph，是目前google关注的两大方向，准备下周休假期间好好研究研究，先从中文相关介绍开始，再认真研究英文。
Deep Learning(1)
weixin_34249367的博客
07-04 144
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习是无监督学习的一种。 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深...
知识图谱能否帮助使深度学习系统更具可解释性和可解释性 Semantics of the Black-Box: Can knowledge graphs help make deep learning
GrandpaTong的博客
11-21 1705
摘要 近期在深度学习（DL）中进行的一系列创新已显示出对个人和社会产生积极和消极影响的巨大潜力。利用海量计算能力和海量数据集的DL模型在计算机视觉，自然语言处理，信号处理和人机交互等技术领域中日益困难，定义明确的研究任务上，已大大优于先前的历史基准。但是，DL模型的“黑匣子”性质及其对依赖大量数据压缩成标签和密集表示形式的过度依赖给系统的可解释性和可解释性带来了挑战。此外，尚未证明DL有效地利用对人类理解至关重要的相关领域知识和经验的能力。早期的以数据为中心的方法缺少这一方面，因此需要注入知识的学习方法和其
AdamTechLouis's talk:Building a Knowledge-Graph.
weixin_41697507的博客
06-03 1019
Introduction I’ve been talking about the data fabric in general, and giving some concepts of Machine Learning and Deep Learning in the data fabric. And also gave my definition of the data fabric: The...
Conceptual Challenges for Interpretable Machine Learning
weixin_42786150的博客
03-01 1596
Conceptual Challenges for Interpretable Machine Learning David S. Watson1 'Department of Statistical Science, University College London, London, UK Email for correspondence: david.watson@ucl.ac.uk §0 Abstract As machine learning has gradually entere..
Deep Learning 和 Knowledge Graph
chinaliping的专栏
04-10 1270
Deep Learning 的背景介绍： Reference, [1] Turing Test. http://en.wikipedia.org/wiki/Turing_test [2] The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete http://www.wired.
Deep Learning on Graphs A Survey
01-04
Deep learning has been shown successful in a number of domains, ranging from acoustics, images to natural language processing. However,applying deep learning to the ubiquitous graph data is non-trivial because of the unique characteristics of graphs.
论文浅尝 | 基于深度序列模型的知识图谱补全
开放知识图谱
05-19 1526
本文转载自公众号：DI数据智能。 Learning to Complete Knowledge Graphs with Deep Sequential Mode...
知识追踪理论入门
sereasuesue的博客
05-23 9048
what 知识追踪（Knowledge Tracing）是根据学生过去的答题情况对学生的知识掌握情况进行建模，从而得到学生当前知识状态表示的一种技术。便我们能准确地预测学生对于各个知识概念的掌握程度，以及学生在未来学习行为的表现。准确可靠的知识追踪意味着我们可以根据学生的自身的知识状态，给他们推荐合适的练习题目，比如，推荐给学生薄弱知识概念关联的题目，而过于困难或者过于简单的题目不应该被推荐，从而可以给学生进行高效的个性化教学。 when Corbett和Anderson，1995年将BKT引入智能教
Deep Knowledge Tracing (深度知识追踪)
且视他人之疑目如盏盏鬼火,大胆地去走你的夜路
03-15 3663
boss又让我看这块的内容了，刚开学，还不太适应实验室的学习生活，假期闲散惯了操。 1、概述 知识追踪（knowledge tracing）是根据学生过去的答题情况对学生的知识掌握情况进行建模，以便我们能精确预测学生对于知识点的掌握程度，以及学生在下一次的表现。而且精确的知识追踪能让我们抓住学生当前的需求，并进行精准推题，即难易适宜。 早期的知识追踪模型都是依赖于一阶马尔科夫模型，例如贝叶斯知识追踪（Bayesian Knowledge Tracing，BKT）。在本文中引入灵活的循环神经网络（RNN）.
Knowledge Tracing: A Survey阅读笔记
spongeeric的博客
10-12 2172
这篇knowledge tracing survey介绍了传统KT模型和深度KT模型，KT模型常用的数据集，KT模型的常见应用，KT模型未来可研究的几个方向。
深度知识追踪（Deep Knowledge Tracing）论文学习（简要归纳）
sereasuesue的博客
09-19 3161
目录 深度知识追踪（Deep Knowledge Tracing） Contributions Knowledge Tracing ​Motivation Recurrent Neural Networks(RNN) Long Short Term Memory (LSTM) Previous Work Bayesian Knowledge Tracing (BKT) Learning Factors Analysis (LFA) Performance Factors ...
Knowledge Tracing: A Survey（个人笔记）
最新发布
RSociopath的博客
07-17 811
Another potential application area is to provision a learning curriculum (e.g., an ordered list of topics to study) for a specific subject based on the knowledge state of a student.” 另一个潜在的应用领域是根据学生的知识状态为特定学科提供学习课程(例如,要研究的主题的有序列表)。
基于深度学习的知识追踪
资深软件开发者，专注于Java/Python后端技术栈
04-14 1663
知识追踪（Knowledge Tracing）是根据学生过去的答题情况对学生的知识掌握情况进行建模，从而得到学生当前知识状态表示的一种技术。知识追踪是基于学生行为序列进行建模，预测学生对知识的掌握程度。知识追踪是构建自适应教育系统的核心和关键。在自适应的教育系统中，无论是做精准推送，学生学习路径规划或知识图谱构建，第一步都是能够精准预测学生对知识的掌握程度。
A Survey of Knowledge Tracing（个人笔记）
RSociopath的博客
07-17 1244
optimal and adaptive learning experience.” 最优的、适应性的学习经验“more effective than traditional learning styles” 比传统更有效“assess their knowledge levels and learning preferences” 评估知识水平和学习偏好。
representation learning on graphs with jumping knowledge networks
02-02
图表示学习与跳跃知识网络是一种用于处理图数据的深度学习方法。通过这种方法，我们可以将图中的节点和边表示为高维空间中的向量，从而能够更好地理解和处理图数据。 跳跃知识网络是一种用于表示学习的框架，它能够...
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