知識圖譜旨在將人類知識組織成結構化知識系統，是人工智能實現真正意義的理解、記憶與推理的重要基礎。知識圖譜作為典型的符號表示系統，如何有效用於機器學習演算法，面臨著知識表示、知識獲取和計算推理等方面的諸多挑戰。近年來，以神經網路為代表的深度學習技術引發了人工智能的新一輪浪潮。
本書介紹了作者團隊在知識圖譜與深度學習方面的研究成果，展現了資料驅動的深度學習與符號表示的知識圖譜之間相互補充和促進的技術趨勢。本書內容對於人工智能基礎研究具有一定的參考意義，既適合專業人士瞭解知識圖譜、深度學習和人工智能的前沿熱點，也適合對人工智能感興趣的本科生和研究生作為學習讀物。
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