有哪些信誉好的足球投注网站- 1、本文档共59页，可阅读全部内容。
- 2、有哪些信誉好的足球投注网站（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
- 5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
- 6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次， 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
基于深度学习的多源信息融合知识图谱智能化构建技术
目录
内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3研究方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
深度学习基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.1深度学习概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.1.1定义与原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.1.2发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.2深度学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
2.2.1神经网络结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.2.2激活函数与损失函数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
2.3深度学习模型训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
2.3.1训练过程概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
2.3.2优化算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
多源信息融合技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
3.1多源信息介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
3.1.1数据类型与来源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
3.1.2多源信息的特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
3.2多源信息处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
3.2.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
3.2.2特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
3.3融合策略与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
3.3.1基于规则的融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
3.3.2基于统计的融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
3.3.3基于深度学习的融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
知识图谱构建技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
4.1知识表示与存储．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
4.1.1实体与关系的定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
4.1.2数据模型选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
4.2知识抽取与整合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
4.2.1知识抽取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
4.2.2知识整合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
4.3知识图谱构建流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
4.3.1初步设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
4.3.2实现与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
智能化构建技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
5.1智能化需求分析．．．．．．．．．．．．
文档评论（0）