1.背景介绍

神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）和知识图谱（Knowledge Graph, KG）都是人工智能领域的热门话题。在过去的几年里，我们已经看到了这些技术在各个领域的应用，如图像识别、自然语言处理和推理能力等。在本文中，我们将探讨这两个领域的相互关系以及如何通过结合它们来提高推理能力。

1.1 神经架构搜索（NAS）

神经架构搜索（NAS）是一种自动设计神经网络的方法，它通过搜索网络的结构空间来优化网络的性能。这种方法可以帮助我们找到更好的网络结构，从而提高模型的性能。

NAS 的主要组成部分包括：

  1. 搜索空间：包含可能的网络结构的集合。
  2. 评估函数：用于评估网络性能的函数。
  3. 搜索策略：用于搜索网络结构的策略。

1.2 知识图谱（KG）

知识图谱是一种表示实体、关系和实例的结构化数据库。它可以用于各种应用，如推理、推荐和问答。知识图谱通常由实体、关系和属性组成，这些元素可以用于表示实际世界的知识。

知识图谱的主要组成部分包括：

  1. 实体：表示实际世界的对象。
  2. 关系：表示实体之间的联系。
  3. 属性：用于描述实体的特征。

2.核心概念与联系

在本节中，我们将讨论如何将神经架构搜索与知识图谱结合起来，以提高推理能力。我们将从以下几个方面入手：