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引集合, hik(L) 是索引为 i 的节点对应于...
论文中对负样本的表述为: For each observed example we sample\omeganegative ones. We sample by randomly corrupting either the subject or the object of each positive example. 其中\omega表示负样本的数量,这里我们选择1个正样本对应10个负样本。论文思想是我们随机从所有实体中选取一个实体,将其替换为一个...
For each observed example we sample $\omega$ negative ones. We sample by randomly corrupting either the subject or the object of each positive example. 其中$\omega$ 表示负样本的数量,这里我们选择1个正样本对应10个负样本。论文思想是我们随机从所有实体中选取一个实体,将其替换为一个三元组中的subject...
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...
这篇论文主要有两大贡献: 证明了 GCN 可以应用于关系网络中,特别是链接预测和实体分类中; 引入权值共享和系数约束的方法使得 R-GCN 可以应用于关系众多的网络中。 Introduction 存储知识的知识库常用于多种应用,包括问答、信息检索等。但即使是最大的知识库(如Yago、Wiki等)也存在很多缺失信息,这种不完整性会影响...
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 可能是因为 R-GCN 表现不太好) 阿泽Crz 2020/07/21 3.3K0 ICML ...
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 可能...
这几篇论文都是用卷积神经网络做知识图谱嵌入的,包括一维、二维卷积、图卷积和自适应卷积,放在一起阅读的。 ConvE paper:Convolutional 2D Knowledge Graph Embeddings 这篇文章是瑞士大学的 Tim Dettmers 发表在 AAAI 2018 上的工作,文章提出了 ConvE(Convolutional Embedding),用二维卷积网路做 KGE。用各种各样的神...
毕设有救了!2024论文创新点【异构图神经网络】从R-GCN到HetG,原理详解+项目实战,计算机博士半小时带你吃透HetGNN!机器学习/深度学习/计算机视觉共计5条视频,包括:1.异构图神经网络、2.GCN基本模型概述、3.图卷积的基本计算方法等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
GCNR研报｜日本核能科技的未来发展路径（上）2024年8月20日，日本政府发布了《今后原子能科学技术的政策方向》。这份报告明确了日本在核能科技创新领域的未来战略，以应对全球能源转型的挑战，实现碳中和目标。本文将全面解读日本核能科技的背景、现状、未来发展方向及国际合作策略。一、核能科技发展的背景与形势1. 日本...