DistMult张量分解模型是一种基于张量分解的知识图谱嵌入方法。DistMult张量分解模型是一种基于张量分解的知识图谱嵌入方法。它是一种基于三元组的模型，将知识图谱中的实体和关系映射到低维向量空间中，并通过张量乘法计算实体和关系之间的相似度得分。具体来说，DistMult模型使用一个三维张量R来表示知识图谱中的...
实验结果如下图所示。可以看出tt压缩的模型训练时间更长,显存占用更多,TT压缩的模型大小为166.4kb, 没压缩的模型大小为24.8MB,这明显跟模型的参数量有关系。 那么是否有方法可以折衷呢,方法在 也有提到,就是先正常训练,然后对模型进行分解,最后微调,具体的代码可以自己试验一下。 下一部分讲另一应用,张量补全,依旧...
在下表我们可以观察到张量分解模型(n-CP[9]、n-TuckER[10]、GETD[4]和 S2S)在固定元关系数据上(WikiPeople-3、WikiPeople-4、JF17K-3、JF17K-4)通常比其他模型具有更好的性能。这主要是因为张量分解模型具有很强的表征能力。 然后,尽管 n-CP 在张量分解模型中要求最低的模型复杂度,但它并没有像其他张量...
而采用张量对数据进行存储,能够保留数据的结构信 息,因此近些年在图像处理以及计算机视觉等领域得到了一些广泛的应用。张量分解(Tensor decomposition)中常见的两种分解是CP分解(Canonical Polyadic Decomposition (CPD)和Tucker分解(Tucker Decomposition)。 前往旧版百科查看...
一、常见模型压缩方法 1.蒸馏 2.量化 3.剪枝 4.低秩分解->张量分解 5.TS 二、模型量化 量化是指将信号的连续取值近似为有限多个离散值的过程。可理解成一种信息压缩的方法。在计算机系统上考虑这个概念,一般用“低比特”来表示。也有人称量化为“定点化”,但是严格来讲所表示的范围是缩小的。定点化特指scale为...
最近几年,有很多工作使用张量分解学习隐变量模型的参数:Tensor decompositions for learning latent variable models。这种方法最大的亮点是可以获得参数的全局最优解,因此最近几年获得广泛的关注。在此,对这…
对此,设计一个基于张量分解的知识超图链接预测模型Typer,显式地为不同关系以及不同位置上实体的角色建模,并对关系进行细化分解以提升模型性能.同时,考虑到促进实体与关系间的信息流动有助于学习实体和关系的嵌入表示,提出窗口的概念,以增加实体与关系的交互.此外,证明了Typer模型具有完全表达性,并给出了使模型具有...
研究了张量数据的图结构表示,并基于GAS并行计算模型在图结构上实现张量分解算法的并行化.本文的创新点与主要工作如下:1)基于GAS计算模型的并行矩阵分解算法矩阵作为二阶张量,广泛的出现社会网络分析和推荐系统中,本文根据矩阵分解基本原理,设计了矩阵分解的图模型,在图结构上基于GAS并行计算模型,实现了并行矩阵分解SGD...
1.一种基于张量时域相关性分解模型的时间序列分析方法, 其特征在于, 包括如下步骤:1)将时间序列编码为张量;2)将最初的张量变换为一个维度减少的形式;3)对获得的维度减少形式的张量应用自回归模型去保持时域上的连续性;4)动态学习步骤2)～3)更新结果直到算法收敛, 结果达到最优。 2.根据权利要求1所述的基于多...
通过结合用户连续行为和时间特征,来充分利用用户的历史访问信息,从而得到类别转移权重因子;接着改进用户-时间-类别张量模型,在此张量中加入类别转移权重,预测用户的喜好类别;最后,根据用户的历史访问区域划分出本地和异地,并基于用户的当前位置找出推荐区域范畴,进而引入位置因素和社交因素,结合候选类别作兴趣点分区推荐....