GitHub 链接:https://github.com/tkipf/gcn 论文链接:https://arxiv.org/abs/1609.02907 概览在当今世界中许多重要的数据集都以图或网络的形式出现:社交网 机器之心 2018/05/09 1.7K0 ICLR 2017 | GCN:基于图卷积网络的半监督分类 数据结构神经网络 题目:Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional...
This repository contains a TensorFlow implementation of Relational Graph Convolutional Networks (R-GCN), as well as experiments on relational link prediction. The description of the model and the results can be found in our paper: Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks. Michael Sch...
作者在 github 上给出的实验结果: 小结:整体而言,这个模型比较简单,论文体量也比较小,但还是算比较经典的,算是用卷积做 KGE 的最简单的模型了(ConvE 已经不算是最简单的了)。 R-GCN paper:Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks
R-GCN作为编码器应用到实体分类和链路预测中 论文在实体分类和链路预测两个方面都有应用。对于分类问题,多分类可以通过训练多个二分类器实现。每个二分类器直接堆叠多层R-GCN,然后最后一层采用softmax激活函数,采用交叉熵损失。具体损失函数为: (4)L=−∑i∈Y∑k=1Ktiklnhik(L) 其中Y 是有标签的节点的索...
在论文链路预测任务中,R-GCN的模型框架如下图所示: 在encoder部分,模型的主要贡献是给顶点进行编码,将顶点转化为embedding vector。在decoder部分,模型使用一个打分函数score function,对多个正负样本(s,r,o)进行打分,然后评估正样本在所有样本打分结果排序中的位置,如果大多数正样本排名比较靠前,就认为这个模型效果不...
总结:R-GCN 构建了一个编码器,并通过接入不同的层完成不同的建模问题,如接入 Softmax 层进行实体分类,接入解码器进行链接预测,并在相应数据集中取得了不错的成绩。 Reference 《Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks》 《Github: relational-gcn》 ...
R-GCN代表了强大的图神经体系结构，可对诸如KG之类的多关系数据进行编码。 在以后的文章中，我将向您展示如何利用这种编码能力在KG中执行特定任务，包括节点分类和链接预测。如果要直接运行和测试代码，可以在此处下载可用的笔记本：github/giuseppefutia/notebooks/blob/main/rgcn.ipynb 以下研究论文提供了有关R-GCN架构...
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在论文链路预测任务中,R-GCN的模型框架如下图所示: @2x"> 在encoder部分,模型的主要贡献是给顶点进行编码,将顶点转化为embedding vector。在decoder部分,模型使用一个打分函数score function,对多个正负样本$(e_s, r, e_o)$进行打分,然后评估正样本在所有样本打分结果排序中的位置,如果大多数正样本排名比较靠前...
在论文链路预测任务中,R-GCN的模型框架如下图所示: @2x"> 在encoder部分,模型的主要贡献是给顶点进行编码,将顶点转化为embedding vector。在decoder部分,模型使用一个打分函数score function,对多个正负样本$(e_s, r, e_o)$进行打分,然后评估正样本在所有样本打分结果排序中的位置,如果大多数正样本排名比较靠前...