搜索结果: 1-15 共查到“人工智能 知识”相关记录167条 . 查询时间(0.234 秒)
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北京林业大学信息学院(人工智能学院)青年教师在知识感知推荐系统领域取得进展(图)
人工智能 知识感知 系统
2024/8/21
2024年7月6日,信息学院(人工智能学院)青年教师李亚坤在知识感知推荐系统领域取得研究进展,研究成果以“Towards Knowledge-aware and Deep Reinforced Cross-Domain Recommendation over Collaborative Knowledge Graph”为题,在数据挖掘领域权威期刊《IEEE Transactions on Know...
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天津科技大学人工智能学院社会计算与知识工程科研团队介绍(图)
社会计算 知识工程 软件工程
2024/8/11
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中国科学院深圳先进技术研究院专利:一种基于识别知识库的识别方法
中国科学院深圳先进技术研究院 专利 识别知识库 识别方法
2023/12/8
属性网络异常检测在网络安全、电子商务和金融交易等领域中具有重要的理论与现实意义,近年来受到了越来越多的关注.大多数异常检测方法凭借网络有限的属性或结构信息进行决策生成,往往难以对异常模式做出可靠的描述.此外,网络节点对应的实体往往关联着丰富的领域知识,这些知识对于异常的识别具有重要的潜在价值。
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2023年中国粒计算与知识发现学术会议在厦门成功举办(图)
粒计算 知识发现 厦门
2023/11/12
一种同伴知识互增强下的序列推荐方法
序列推荐 动态兴趣 知识蒸馏 刻意训练
2024/1/16
序列推荐(Sequential recommendation,SR)旨在建模用户序列中的动态兴趣,预测下一个行为.现有基于知识蒸馏(Knowledge distillation,KD)的多模型集成方法通常将教师模型预测的概率分布作为学生模型样本学习的软标签,不利于关注低置信度序列样本中的动态兴趣.为此,提出一种同伴知识互增强下的序列推荐方法(Sequential recommendation en...
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数字化转型+AI环境下,我们正处于知识生态环境和知识技术体系的交汇重塑中,对知识、智慧和智能基础设施的认识很大程度上将决定我们的生存方式和生存几率。知识对象已内在地结构化、语义化、可定制、可关联,已涵盖从内容对象到知识关系网络到知识创造与利用流程,成为可交互、可计算的智能体。在智慧化的各类知识对象支持下,通过场景驱动的创新机制,可在用户解决问题的过程中,通过数据、模型、计算和交互来支持感知智能、认...
基于拓扑一致性对抗互学习的知识蒸馏
互学习 生成对抗网络 特征优化 知识蒸馏
2024/1/17
针对基于互学习的知识蒸馏方法中存在模型只关注教师网络和学生网络的分布差异,而没有考虑其他的约束条件,只关注了结果导向的监督,而缺少过程导向监督的不足,提出了一种拓扑一致性指导的对抗互学习知识蒸馏方法(Topology-guided adversarial deep mutual learning,TADML).该方法将教师网络和学生网络同时训练,网络之间相互指导学习,不仅采用网络输出的类分布之间的...