知識圖譜旨在將人類知識組織成結(jié)構(gòu)化知識系統(tǒng)，是人工智能實(shí)現(xiàn)真正意義的理解、記憶與推理的重要基礎(chǔ)。知識圖譜作為典型的符號表示系統(tǒng)，如何有效用于機(jī)器學(xué)習(xí)算法，面臨著知識表示、知識獲取和計算推理等方面的諸多挑戰(zhàn)。近年來，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的深度學(xué)習(xí)技術(shù)引發(fā)了人工智能的新一輪浪潮。
本書介紹了作者團(tuán)隊(duì)在知識圖譜與深度學(xué)習(xí)方面的研究成果，展現(xiàn)了數(shù)據(jù)驅(qū)動的深度學(xué)習(xí)與符號表示的知識圖譜之間相互補(bǔ)充和促進(jìn)的技術(shù)趨勢。本書內(nèi)容對于人工智能基礎(chǔ)研究具有一定的參考意義，既適合專業(yè)人士了解知識圖譜、深度學(xué)習(xí)和人工智能的前沿?zé)狳c(diǎn)，也適合對人工智能感興趣的本科生和研究生作為學(xué)習(xí)讀物。