原文:Knowledge Tracing中的Attention

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负责对习题进行嵌入表示,原本的EERNN把几个知识点合在一起了,对单个知识点掌握的解释性不够,现在把杂糅的KC向量转换为KC矩 ...

2021-03-03 09:58 0 286 推荐指数:

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Deep Knowledge Tracing (深度知识追踪)

论文:Deep Knowledge Tracing    Addressing Two Problems in Deep Knowledge Tracing via Prediction-Consistent Regularization    How Deep ...

Mon Oct 01 00:40:00 CST 2018 37 6205
论文笔记 Context-Aware Attentive Knowledge Tracing

摘要 这篇文章提出了AKT模型, 使用了单调性注意力机制, 考虑过去的做题记录来决策未来的做题结果, 另外使用了Rasch 模型来正则化习题和概念的嵌入。 AKT方法 1上下文感知表示和知识检索 ...

Sun Mar 07 01:17:00 CST 2021 0 368
Learning Attention-based Embeddings for Relation Prediction in Knowledge Graphs

  这篇论文试图将GAT应用于KG任务,但是问题是知识图谱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 ...

Thu Oct 22 06:36:00 CST 2020 2 599
Knowledge Tracing -- 基于贝叶斯的学生知识点追踪(BKT)

目前,教育领域通过引入人工智能的技术,使得在线的教学系统成为了智能教学系统(ITS),ITS不同与以往的MOOC形式的课程。ITS能够个性化的为学生制定有效的 学习路径,通过根据学生的答题情况追踪学生当前的一个知识点掌握状况,从而可以做到因材施教。 在智能教学系统 ...

Tue Jul 04 01:43:00 CST 2017 1 6463
论文阅读:Learning Attention-based Embeddings for Relation Prediction in Knowledge Graphs(2019 ACL)

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 ...

Sat Feb 01 21:44:00 CST 2020 3 1758
Attention机制权重的计算

Attention mechanism,给输入序列对应的每一个Ht分配权重(打分)究竟是如何打分? 输入序列打分,a(s, h) 其中s是输出序列的t-1时刻的隐藏层状态,h是输入的多个状态, ...

Tue Mar 27 21:52:00 CST 2018 0 2064
 
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