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机器学习目前由深度神经网络体系结构（DNN）主导，它具有很高的性能，并且经常产生卓越的性能[14]。这种主导地位导致在各种技术领域中的成功应用程序，包括图像，文本处理和分析，基于特征的数据调查和序列分析到对结构化数据（如图形或一般接近性关系数据）的评估。DNN的质量主要归因于大型模型复杂性[3]。因此，DNN主要用于无监督的表示学习和编码以及监督场景，即回归和分类学习。然而，对深层模型的培训通常需要大量的培训数据集，因此还需要长时间的培训时间。此外，由于模型的复杂性，避免损失函数的局部最小值的挑战是非平凡的[1，5，17]。解决此问题，有利于几种正则化技术[3]。此外，正如[7]中指出的那样，稳定的学习有助于因果推断，从而可以通过其他信息来增强数据库的稳定性。处理那些DI文化的另一种可能性是将有关数据可用的其他知识整合到机器处理的数据处理中
机器学习系统中的域知识集成简介
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