计算机科学与工业自动化 | 融合人工智能图像特征的知识图谱表示学习研究
计算机科学与工业自动化 | 融合人工智能图像特征的知识图谱表示学习研究
摘要:原有知识表示模型没有充分考虑知识图谱以外的丰富信息,在缺少对应信息时难以完成推理和补充,处理知识推理任务时会产生较大性能缺陷,本文研究了融合人工智能图像特征的知识图谱表示学习方法.采用最大似然值任务概率,在相似性计算函数中定义知识图谱实体.结合目标检测算法构建残差网络层次结构,在多输出维度中提取知识图谱局部特征.融合人工智能图像特征表示知识图谱,实现学习方法设计.实验结果表明:将本文方法应用