我们之前提到的GCN,GraphSAGE等图神经网络都是在同构图上进行的,而现实场景中的图往往是异构的,如知识图谱。 知识图谱包含实体和实体之间的关系,并以三元组的形式存储(即<头实体, 关系, 尾实体>),被广泛应用于知识问答和信息检索。然而,即使是投入了大量人力物力创建和维护的大型知识图谱(如Yago、DBPedia或Wikidat...
1. R-GCN论文简介R-GCN对应的论文为 Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks,发表于ESWC 2018。R-GCN采用图卷积神经网络解决知识图谱关系型数据的补全任务,包括链接预测和实体分类。 2. R-…
R-GCN 的每层节点特征都是由上一层节点特征和节点的关系(边)得到; R-GCN 对节点的邻居节点特征和自身特征进行加权求和得到新的特征; R-GCN 为了保留节点自身的信息,会考虑自环。 与GCN 不同的地方在于 R-GCN 会考虑「边的类型和方向」。 在实践中,利用稀疏矩阵乘法可以有效地实现前向传播,同时为了避免了对...
R-GCN 的每层节点特征都是由上一层节点特征和节点的关系(边)得到; R-GCN 对节点的邻居节点特征和自身特征进行加权求和得到新的特征; R-GCN 为了保留节点自身的信息,会考虑自环。 与GCN 不同的地方在于 R-GCN 会考虑「边的类型和方向」。 在实践中,利用稀疏矩阵乘法可以有效地实现前向传播,同时为了避免了对...
图卷积神经网络(graphconvolutionalnetwork,GCN),它将卷积神经网络拓展到图结构形式中,GCN因可以很好地融合图结构数据的结构特征和属性特征并且有较好的组合泛化能力而被广泛使用。关系图卷积神经网络(relational-gr
今天学习的是阿姆斯特丹大学 Michael Schlichtkrull 大佬和 Thomas N. Kipf 大佬于 2017 年合作的一篇论文《Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks》,目前引用超 400 次,虽然这篇文章只是发到了 C 类会议,但论文中提出的 R-GCN 无疑开创了使用 GCN 框架去建模关系网络的先河。(只发到 C 可...
核能作为全球能源转型的关键技术,正在迎来重要的复兴期。在应对能源安全、碳中和目标以及电力需求增长等多重挑战中,核能以其稳定、清洁和高效的特点,成为各国能源政策的重要支柱。本文将从核能复兴的背景、发展趋势、技术进展等方面,分析2025年核电行业的形势与前景。
GCN,R-GCN,岭回归,SVR,随机森林,Adaboost,它将卷积神经网络拓展到图结构形式中,GCN因可以很好地融合图结构数据的结构特征和属性特征并且有较好的组合泛化能力而被广泛使用。它通过链接预测和实体分类等任务对非对称关系进行建模,从而显著的提高了模型的性能。回归分析
这篇文章是荷兰阿姆斯特丹大学的 Michael Schlichtkrull 发表在 ESWC(CCF-C) 2018 上的工作,文章提出了 R-GCN(Relational-Graph Convolutional Network)用于建模关系型数据。该首次提出用图卷积做 KGE,从网上乱飞的论文笔记来看,算是一篇小里程碑式的文章了。只发了 C 可能是因为它的效果不是很好。
基于以上背景，如表1所示，全球核电装机容量预计到2050年将达到514GW（低值预测）至950GW（高值预测），比2023年分别增加40%和250%。如表2所示，全球核能发电量预计到2050年将达到4157TWh（低值预测）至7666TWh（高值预测），在全球总发电量中所占份额为6.9%～12.8%。表1 全球核能装机容量预测 单位：GW(e)...