Learning Attention-based Embeddings for Relation Prediction in Knowledge Graphs
这篇论文试图将GAT应用于KG任务中，但是问题是知识图谱中实体与实体之间关系并不相同，因此结构信息不再是简单的节点与节点之间的相邻关系。这里进行了一些小的trick进行改进，即在将实体特征拼接在一 ...
原文：Attention-based Model
一 Attention与其他模型 LSTM RNN的缺点：输入的Memory长度不能太长，否则参数会很多。 采用attention可以输入长Memory，参数不会变多。 Sequence to Sequence Learning : 输入和输出的句子长度可以不一样，常用来做句子翻译。 比如：将中文的 个字 机器学习 翻译成英文的 个单词 machine learning 。 二 Attention ...
2019-05-27 00:40 0 559 推荐指数：
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Attention-based Dropout Layer for Weakly Supervised Object Localization 2019-12-24 21:21:44 Paper: http://openaccess.thecvf.com ...
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论文阅读：Learning Attention-based Embeddings for Relation Prediction in Knowledge Graphs(2019 ACL)
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