网上对这篇论文的精读和泛读总结都有,由于只想借鉴此方法的精髓用于自己的模型设计,因此不再对内容要点做总结,只结合论文代码对ATK模型做解析。 模型效果 根据论文和代码,确实能复现出和论文指标差不多的性能。 在数据集assist2009_pid上,运行效果如下图。 python main.py --dataset assist2009_pid --model akt_...
Monotonic Attention Mechanism(单调注意力机制) for the encoders and the knowledge retriever Under this framework, each encoder and the knowledgeretrieverhas akey, query, and value embedding layer that maps the input into output queries, keys, and valuesof dimensionD_{q}=D_{k}, D_{k}, andD_...
· Bolt.new 30秒做了一个网站,还能自动部署,难道要吊打 Cursor? · 敏捷开发:如何高效开每日站会(Daily Stand-up Meeting) · C#/.NET/.NET Core技术前沿周刊 | 第 20 期(2025年1.1-1.5) MENU 论文笔记 Context-Aware Attentive Knowledge Tracing 发表于 2021-03-06 17:17阅读:1493评论:0推荐:0 Th...
Context-Aware Attentive Knowledge TracingAritra GhoshNeil HeffernanAndrew S. LanKnowledge Discovery and Data Mining
Context-Aware Attentive Knowledge Tracing 来自 arXiv.org 喜欢 0 阅读量: 534 作者:A Ghosh,N Heffernan,AS Lan 摘要: Knowledge tracing (KT) refers to the problem of predicting future learner performance given their past performance in educational applications. Recent developments in KT using flexible...
Context-Aware Attentive Knowledge Tracingdoi:10.1145/3394486.3403282Andrew S. LanAritra GhoshNeil HeffernanACM
知识跟踪(Knowledge Tracing, KT)是预测学习者未来表现的问题。最近基于深度神经网络的方法效果良好,但缺乏解释性。 现有方法很难同时实现准确的预测和提供解释性反馈。这限制了 KT 在个性化学习中的应用。 解决方法: 提出了注意力知识跟踪(Attentive Knowledge Tracing, AKT)方法,结合了注意力机制、认知科学理论和心理...
Paper:Context-Aware Attentive Knowledge TracingCode:github.com/arghosh/AKT ⭐ 动机 使用单调注意力网络来计算当前问题与学习者过去回答的每个问题之间的练习。 使用Rasch 模型计算问题嵌入和交互嵌入,这些嵌入能够捕获同一知识点的问题之间的个体差异,而无需使用过多的参数。 ⭐ 模型 1【 编码器和检索器 】 问...