【唐建博士】知识图谱上的神经和符号逻辑推理,99页ppt

2020 年 12 月 17 日 专知



知识图谱推理是一个基础问题,在电子商务推荐、生物医学知识图谱药品再利用等领域有着重要的应用。在本教程中,我将全面介绍知识图谱推理的最新进展,包括:(1)知识图谱嵌入的方法(如TransE、TransR和RotatE);(2)传统的归纳逻辑规划方法和最新的神经逻辑规划方法;(3)结合神经和符号逻辑方法进行知识图谱推理的最新进展。


地址:

https://hub.baai.ac.cn/view/3865


唐建博士现任加拿大蒙特利尔学习算法研究所(Mila) 以及蒙特利尔大学计算机学院、商学院助理教授,加拿大人工智能讲习教授。主要研究兴趣包括图表示学习、图神经网络,生成模型、知识图谱以及药物发现。2014年于北京大学信息科学技术学院获得博士学位,2014-2016年任职微软亚洲研究院副研究员,2016-2017年密歇根大学和卡内基梅隆大学联合培养博士后。2014年博士期间获得机器学习三大顶级会议ICML的最佳论文,2016年获得数据挖掘顶级会议WWW的最佳论文提名,2020年获得Amazon以及腾讯教师研究奖。他是图表示学习领域的代表性人物,发表了图表示学习领域一系列代表性的工作如LINE、LargVis、RotatE等。他发表的图表示学习算法LINE被广泛认可,是WWW会议在2015-2019期间引用次数最多的论文。


https://jian-tang.com/



专知便捷查看

便捷下载,请关注专知公众号(点击上方蓝色专知关注)

  • 后台回复“KGNS” 可以获取《【唐建博士】知识图谱上的神经和符号逻辑推理,99页ppt》专知下载链接索引

专知,专业可信的人工智能知识分发,让认知协作更快更好!欢迎注册登录专知www.zhuanzhi.ai,获取5000+AI主题干货知识资料!
欢迎微信扫一扫加入专知人工智能知识星球群,获取最新AI专业干货知识教程资料和与专家交流咨询
点击“ 阅读原文 ”,了解使用 专知 ,查看获取5000+AI主题知识资源
登录查看更多
17

相关内容

唐建博士自2017年12月起担任Mila(魁北克AI研究所)和HEC Montreal的助理教授。他是加拿大CIFAR第一批人工智能主席(CIFAR AI Research Chair)。他的研究方向是深度图表示学习,在知识图谱、药物发现和推荐系统等领域有着广泛的应用。他是密歇根大学和卡内基梅隆大学的研究员。他在北京大学获得博士学位,并在密歇根大学做了两年的访问学者。他在微软亚洲研究院做了两年的研究员。他在图表示学习(如LINE、LargeVis和RotatE)方面的工作得到了广泛的认可。他获得了ICML ' 14的最佳论文奖和WWW ' 16的最佳论文提名。 https://jian-tang.com/
知识图谱上的神经和符号逻辑推理,99页ppt
专知会员服务
105+阅读 · 2020年12月17日
分布式图神经知识表示框架
专知会员服务
59+阅读 · 2020年7月28日
元学习与图神经网络逻辑推导,55页ppt
专知会员服务
127+阅读 · 2020年4月25日
清华大学唐杰老师:用于理解、推理和决策的认知图计算
专知会员服务
118+阅读 · 2019年11月30日
知识图谱在可解释人工智能中的作用,附81页ppt
专知会员服务
136+阅读 · 2019年11月11日
医疗知识图谱构建与应用
专知会员服务
370+阅读 · 2019年9月25日
图神经网络推理,27页ppt精炼讲解
专知
3+阅读 · 2020年4月24日
【Facebook AI】低资源机器翻译,74页ppt
专知
9+阅读 · 2020年4月8日
【微软亚研130PPT教程】强化学习简介
专知
36+阅读 · 2018年10月26日
Arxiv
5+阅读 · 2020年12月10日
Arxiv
7+阅读 · 2019年6月20日
Deep Graph Infomax
Arxiv
16+阅读 · 2018年12月21日
Arxiv
7+阅读 · 2018年3月17日
VIP会员
相关VIP内容
知识图谱上的神经和符号逻辑推理,99页ppt
专知会员服务
105+阅读 · 2020年12月17日
分布式图神经知识表示框架
专知会员服务
59+阅读 · 2020年7月28日
元学习与图神经网络逻辑推导,55页ppt
专知会员服务
127+阅读 · 2020年4月25日
清华大学唐杰老师:用于理解、推理和决策的认知图计算
专知会员服务
118+阅读 · 2019年11月30日
知识图谱在可解释人工智能中的作用,附81页ppt
专知会员服务
136+阅读 · 2019年11月11日
医疗知识图谱构建与应用
专知会员服务
370+阅读 · 2019年9月25日
相关论文
Arxiv
5+阅读 · 2020年12月10日
Arxiv
7+阅读 · 2019年6月20日
Deep Graph Infomax
Arxiv
16+阅读 · 2018年12月21日
Arxiv
7+阅读 · 2018年3月17日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员