基礎金屬	銅電解銅銅精礦銅管銅棒廢銅銅排銅合金精銅桿再生銅桿銅板帶鋁鋁土礦氧化鋁電解鋁鋁輔料鋁棒鋁合金錠廢鋁鋁桿鋁型材鋁板卷鉛鉛精礦鉛錠鉛蓄電池再生精鉛還原鉛廢鉛蓄電池鉛合金鋅鋅精礦電解鋅鋅合金氧化鋅鋅粉錫錫精礦錫錠錫材
稀貴金屬	稀土稀土礦稀土氧化物稀土金屬釹鐵硼小金屬銻鉍銦鍺鎵硒鉭鋯貴金屬白銀
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華東	上海上海保稅區(qū)江蘇南京無錫徐州常州蘇州南通連云港淮安鹽城揚州鎮(zhèn)江泰州宿遷南京港宜興浙江杭州寧波溫州紹興湖州嘉興金華衢州臺州麗水舟山安徽合肥蕪湖蚌埠淮南馬鞍山淮北銅陵安慶黃山阜陽宿州滁州六安宣城池州亳州福建福州廈門漳州泉州三明莆田南平龍巖寧德江西南昌九江上饒撫州宜春吉安贛州景德鎮(zhèn)萍鄉(xiāng)新余鷹潭山東濟南青島淄博棗莊東營煙臺濰坊濟寧泰安威海日照濱州德州聊城臨沂菏澤萊州港龍口港黃島前灣港董家口港日照港青島港威海港煙臺港鄒平萊蕪
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基于動作采樣的強化學習知識圖譜推理方法

673 編輯：管理員來源：中冶有色技術網(wǎng)

2023-03-19 07:01:15

本發(fā)明公開了一種基于動作采樣的強化學習知識圖譜推理方法。該發(fā)明針對傳統(tǒng)知識圖譜強化學習推理算法中表征能力不足、無效冗余動作選取以及無記憶組件問題，根據(jù)表示學習方法在數(shù)據(jù)集上的原始事實預測評分，針對性地選取適應性更強的表示學習方法來表示強化學習環(huán)境以增強算法表征能力；設計動作采樣器以減少智能體在游走過程中的無效冗余動作選擇；以LSTM為記憶組件，將歷史信息進行編碼以增加模型精度，這使得本算法可以在擺脫預訓練的情況下取得優(yōu)于基于路徑的推理算法的效果。該方法將智能體在環(huán)境中游走得到的路徑映射到三層LSTM策略網(wǎng)絡，通過動作采樣促進智能體選擇更有意義的路徑，最終實現(xiàn)較為準確的實體關系路徑學習。

聲明：

“基于動作采樣的強化學習知識圖譜推理方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。

我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)