基於Attention的知識圖譜關系預測 論文地址 Abstract 關於知識庫完成的研究(也稱為關系預測)的任務越來越受關注。多項最新研究表明,基於卷積神經網絡(CNN)的模型會生成更豐富,更具表達力的特征嵌入,因此在關系預測上也能很好地發揮作用。但是這些知識圖譜的嵌入獨立地處理三元組 ...
這篇論文試圖將GAT應用於KG任務中,但是問題是知識圖譜中實體與實體之間關系並不相同,因此結構信息不再是簡單的節點與節點之間的相鄰關系。這里進行了一些小的trick進行改進,即在將實體特征拼接在一起的時候還同時考慮了兩個實體之間的關系向量。 就像上面圖里所表示的,三個特征向量進行拼接之后再通過一層全連接層,然后通過卷積層和LeakyReLu層進行激活。之后softmax歸一化,得到節點對節點的注 ...
2020-10-21 22:36 2 599 推薦指數:
基於Attention的知識圖譜關系預測 論文地址 Abstract 關於知識庫完成的研究(也稱為關系預測)的任務越來越受關注。多項最新研究表明,基於卷積神經網絡(CNN)的模型會生成更豐富,更具表達力的特征嵌入,因此在關系預測上也能很好地發揮作用。但是這些知識圖譜的嵌入獨立地處理三元組 ...
一、Attention與其他模型 1、LSTM、RNN的缺點:輸入的Memory長度不能太長,否則參數會很多。 采用attention可以輸入長Memory,參數不會變多。 2、Sequence to Sequence Learning : 輸入和輸出的句子長度可以不一樣,常用來做句子翻譯 ...
Attention-based Dropout Layer for Weakly Supervised Object Localization 2019-12-24 21:21:44 Paper: http://openaccess.thecvf.com ...
這篇論文主要是提出了Global attention 和 Local attention 這個論文有一個譯文,不過我沒細看 Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation 中英文對照翻譯 - 一譯的文章 - 知 ...
本文旨在總結目前看過的關於在知識追蹤(Knowledge Tracing)中使用Attention的文章 EKT: Exercise-aware Knowledge Tracing for Student Performance Prediction EERNN EERNN負責 ...
Introduction 為了提取兩個特征之間的相關性,設計了Relation Module(RM)來計算相關性向量; 為了減小背景干擾,關注局部的信息區域,采用了Relation-Guided Spatial Attention Module(RGSA),由特征和相關性向量來決定關注的區域 ...
論文概覽 在本篇論文中,作者將基於復數的知識圖譜嵌入拓展到超復數空間——四元數,每個四元數\(Q\)由一個實數\(r\)和三個虛數單位\(\textbf{i}\),\(\textbf{j}\),\( ...
本文是對論文 A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications閱讀匯報: 鏈接:https://pan.baidu.com/s/1SPin21gqkUj5QnZSX25z-Q 提取碼:qo3f ...