✍ Scribed by 刘知远; 韩旭; 孙茂松
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知识图谱旨在将人类知识组织成结构化知识系统，是人工智能实现真正意义的理解、记忆与推理的重要基础。知识图谱作为典型的符号表示系统，如何有效用于机器学习算法，面临着知识表示、知识获取和计算推理等方面的诸多挑战。近年来，以神经网络为代表的深度学习技术引发了人工智能的新一轮浪潮。
本书介绍了作者团队在知识图谱与深度学习方面的研究成果，展现了数据驱动的深度学习与符号表示的知识图谱之间相互补充和促进的技术趋势。本书内容对于人工智能基础研究具有一定的参考意义，既适合专业人士了解知识图谱、深度学习和人工智能的前沿热点，也适合对人工智能感兴趣的本科生和研究生作为学习读物。
封面
扉页
内容简介
版权页
前言
目录
第1章 绪论
1.1 知识图谱简介
1.2 深度学习的优势和挑战
1.3 深度学习+知识图谱=∞
1.4 本书结构
1.5 本章总结
第一篇 世界知识图谱
第2章 世界知识的表示学习
第3章 世界知识的自动获取
第4章 世界知识的计算应用
第二篇 语言知识图谱
第5章 语言知识的表示学习
第6章 语言知识的自动获取
第7章 语言知识的计算应用
第8章 总结与展望
正文结束
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参考文献
后记
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<p>《深度学习、优化与识别》的特色</p> <p>深度学习是计算机科学与人工智能的重要组成部分。全书16章，分为理论与实践应用两部分，同时介绍5种深度学习主流平台的特性与应用，最后给出了深度学习的前沿进展介绍，另附带47种相关网络模型的实现代码。本书具有以下的特点：</p> <p>一、内容系统全面</p> <p>全书16章，覆盖了深度学习当前出现的诸多经典框架或模型，分为两个部分。第一部分系统地从数据、模型、优化目标函数和求解等四个方面论述了深度学习的理论及算法，如卷积神经网络、深度生成模型等；第二部分基于5种主流的深度学习平台给出了深度网络在自然图像、卫星遥感影像等领域的应用，如分类
<p>知识图谱是较为典型的多学科交叉领域，涉及知识工程、自然语言处理、机器学习、图数据库等多个领域。《知识图谱：方法、实践与应用》系统地介绍知识图谱涉及的关键技术，如知识建模、关系抽取、图存储、自动推理、图谱表示学习、语义搜索、知识问答、图挖掘分析等。此外，本书还尝试将学术前沿和实战结合，让读者在掌握实际应用能力的同时对前沿技术发展有所了解。</p> <p>《知识图谱：方法、实践与应用》既适合计算机和人工智能相关的研究人员阅读，又适合在企业一线从事技术和应用开发的人员学习，还可作为高等院校计算机或人工智能专业师生的参考教材。</p>
<p>本书主要介绍神经网络与深度学习中的基础知识、主要模型（卷积神经网络、递归神经网络等）以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。</p>
本书是一本学术著作，本书的前面几章是深度学习神经网络与大数据智能处理的理论方法部分；接下来几章是深度学习神经网络与大数据智能处理的应用实践部分。本书原创性在于提出、研究并给出了十四种深度学习神经网络与大数据智能处理新理论新方法和新应用。本书适用于高等院校、科研院所及企事业单位的科研及教学用书。