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起的时候还同时考虑了两个实体之间的关系向量。 就像上面图里所表示的，三个特征向量进行拼接之后再通过一层全连接层，然后通过卷积层和LeakyReLu层进行激活。之后softmax归一化，得到节点对节点的注 ...
2020-10-21 22:36 2 599 推荐指数：
基于Attention的知识图谱关系预测 论文地址 Abstract 关于知识库完成的研究（也称为关系预测）的任务越来越受关注。多项最新研究表明，基于卷积神经网络（CNN）的模型会生成更丰富，更具表达力的特征嵌入，因此在关系预测上也能很好地发挥作用。但是这些知识图谱的嵌入独立地处理三元组 ...
一、Attention与其他模型 1、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。 2、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 ...
Attention-based Dropout Layer for Weakly Supervised Object Localization 2019-12-24 21:21:44 Paper: http://openaccess.thecvf.com ...
这篇论文主要是提出了Global attention 和 Local attention 这个论文有一个译文，不过我没细看 Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation 中英文对照翻译 - 一译的文章 - 知 ...
本文旨在总结目前看过的关于在知识追踪（Knowledge Tracing）中使用Attention的文章 EKT: Exercise-aware Knowledge Tracing for Student Performance Prediction EERNN EERNN负责 ...
Introduction 为了提取两个特征之间的相关性，设计了Relation Module（RM）来计算相关性向量； 为了减小背景干扰，关注局部的信息区域，采用了Relation-Guided Spatial Attention Module（RGSA），由特征和相关性向量来决定关注的区域 ...
论文概览 在本篇论文中，作者将基于复数的知识图谱嵌入拓展到超复数空间——四元数，每个四元数\(Q\)由一个实数\(r\)和三个虚数单位\(\textbf{i}\)，\(\textbf{j}\)，\( ...
本文是对论文 A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications阅读汇报: 链接：https://pan.baidu.com/s/1SPin21gqkUj5QnZSX25z-Q 提取码：qo3f ...
