作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱本文分享一篇将强化学习应用在知识图谱多跳推理任务的汇报ppt，简要概述基本概念并推荐几篇近期的优秀论文，介绍其核心思想，完整汇报ppt获取请关注公众号回复关键字：知识图谱强化学习一、背景知识1、知识图谱：知识图谱是异质图Heterogeneous Graph，图中含有多种关系类型，一组事实（head entity, r

一、神经网络中的Softmax函数1、Softmax函数定义Softmax函数常在神经网络输出层充当激活函数，将输出层的值通过激活函数映射到0-1区间，将神经元输出构造成概率分布，用于多分类问题中，Softmax激活函数映射值越大，则真实类别可能性越大，下面先给出Softmax函数计算公式：aj= ezj∑kezka_{j} = \ \fr

上个系列【数字图像处理】还将继续更新，最近由于用到机器学习算法，因此将之前学习到的机器学习知识进行总结，打算接下来陆续出一个【机器学习系列】，供查阅使用！本篇便从机器学习基础概念说起！一、解释监督学习，非监督学习，半监督学习的区别监督学习、非监督学习和半监督学习区别就是训练数据是否拥有标签信息1、监督学习：给出了数据及数据的标准答案来训练模型，Regression回归问题、clas...

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱阅读本文之前，首先注意以下两点：1、机器学习系列文章常含有大量公式推导证明，为了更好理解，文章在最开始会给出本文的重要结论，方便最快速度理解本文核心。需要进一步了解推导细节可继续往后看。2、文中含有大量公式，若读者需要获取含公式原稿Word文档，可关注公众号后回复：HMM第二讲，本文主要讲解使用前向算法和后向算法求解隐

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱阅读本文之前，首先注意以下两点：1. 机器学习系列文章常含有大量公式推导证明，为了更好理解，文章在最开始会给出本文的重要结论，方便最快速度理解本文核心。需要进一步了解推导细节可继续往后看。2. 文中含有大量公式，若读者需要获取含公式原稿Word文档，可关注公众号【AI机器学习与知识图谱】后回复：变分推断第二讲，可添加微

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱前言：机器学习系列文章常含有大量公式，若需获取本文全部的手书版原稿资料，扫码关注公众号【AI机器学习与知识图谱】，回复: 高斯分布第一讲 即可获取。原创不易，转载请告知并注明出处！扫码关注公众号，定期发布知识图谱，自然语言处理、机器学习等知识，添加微信号【17865190919】进讨论群，加好友时备注来自CSDN。二话

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱阅读本文之前，首先注意以下两点：1、机器学习系列文章常含有大量公式推导证明，为了更好理解，文章在最开始会给出本文的重要结论，方便最快速度理解本文核心。需要进一步了解推导细节可继续往后看。2、文中含有大量公式，若读者需要获取含公式原稿Word文档，可关注公众号【AI机器学习与知识图谱】后回复：变分推断第一讲，可添加微信号

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱阅读本文之前，首先注意以下两点：1、机器学习系列文章常含有大量公式推导证明，为了更好理解，文章在最开始会给出本文的重要结论，方便最快速度理解本文核心。需要进一步了解推导细节可继续往后看。2、文中含有大量公式，若读者需要获取含公式原稿Word文档，可关注公众号后回复：HMM第二讲，本文主要讲解使用前向算法和后向算法求解隐

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱阅读本文之前，首先注意以下两点：1、机器学习系列文章常含有大量公式推导证明，为了更好理解，文章在最开始会给出本文的重要结论，方便最快速度理解本文核心。需要进一步了解推导细节可继续往后看。2、文中含有大量公式，若读者需要获取含公式原稿Word文档，可关注公众号后回复：EM算法第一讲，本文主要从以下四个方面介绍EM算法:E

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱EvolveGCN (AAAI 2020) 分享EvolveGCN汇报ppt版可通过关注公众号【AI机器学习与知识图谱】，回复关键词：EvolveGCN 来获得，供学习者使用！可添加微信号【17865190919】进学习交流群，加好友时备注来自CSDN。原创不易，转载请告知并注明出处！一、背景知识在上一篇CompGCN