論文:Deep Knowledge Tracing Addressing Two Problems in Deep Knowledge Tracing via Prediction-Consistent Regularization How Deep ...
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負責對習題進行嵌入表示,原本的EERNN把幾個知識點合在一起了,對單個知識點掌握的解釋性不夠,現在把雜糅的KC向量轉換為KC矩 ...
2021-03-03 09:58 0 286 推薦指數:
論文:Deep Knowledge Tracing Addressing Two Problems in Deep Knowledge Tracing via Prediction-Consistent Regularization How Deep ...
摘要 這篇文章提出了AKT模型, 使用了單調性注意力機制, 考慮過去的做題記錄來決策未來的做題結果, 另外使用了Rasch 模型來正則化習題和概念的嵌入。 AKT方法 1上下文感知表示和知識檢索 ...
2017年2月15日,谷歌舉辦了首屆TensorFlow Dev Summit,並且發布了TensorFlow 1.0 正式版。 3月18號,上海的谷歌開發者社區(GDG)組織了針對峰會的專場回顧活動 ...
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 ...
目前,教育領域通過引入人工智能的技術,使得在線的教學系統成為了智能教學系統(ITS),ITS不同與以往的MOOC形式的課程。ITS能夠個性化的為學生制定有效的 學習路徑,通過根據學生的答題情況追蹤學生當前的一個知識點掌握狀況,從而可以做到因材施教。 在智能教學系統中 ...
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 ...
Attention mechanism中,給輸入序列中對應的每一個Ht分配權重(打分)究竟是如何打分? 輸入序列打分,a(s, h) 其中s是輸出序列的t-1時刻的隱藏層狀態,h是輸入的多個狀態, ...
原文鏈接: https://blog.csdn.net/qq_41058526/article/details/80578932 attention 總結 參考:注意力機制(Attention Mechanism)在自然語言處理中的應用 Attention函數 ...