​劉知遠​：面向大規模知識圖譜的表示學習技術

本文長度為5400字，建議閱讀11分鐘

本講座選自清華大學計算機科學與技術系劉知遠老師於2016年1月19在 RONG V2.0系列交流會€€€€語言語音語義與大數據技術專場論壇上所做的題為《面向大規模知識圖譜的表示學習技術》的演講。

演講全文：

我們為什麼要關註表示學習這個問題呢？我們可以看關於機器學習的一個重要公式，這個公式有三個部分組成，第一部分是關於數據或者問題的表示，在表示的基礎上我們要去設計或者構建一個目標，也就是說我們要實現一個什麼樣的目標。

在設定瞭目標之後，開始看怎麼實現這個目標，這就是優化的過程。對於機器學習來講，表示是這三個環節中最基礎的部分，也是我們為什麼會關註它的重要原因。

對於自然語言處理和多媒體處理而言，所處理的數據是典型的無結構數據。為瞭讓計算機更好地對這些數據進行智能處理，如何很好地表示它們是一個至關重要的問題。