大多数知识图谱是不完整的,有很多实体间在实际中存在的关系被没有存在于知识图谱中,于是如何补全这些关系是一个重要任务,这个任务被正式地称为链路预测(link prediction)。R-GCN在这个任务上取得了很不错的结果,此外论文还将R-GCN在实体分类(entity classification)任务中进行应用。
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...
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...
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...
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...
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...
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 3.2K0 ICML ...
(只发到 C 可能是因为 R-GCN 表现不太好) 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、...
TabNet论文笔记 1.简介 本文根据2020年《TabNet: Attentive Interpretable Tabular Learning》翻译总结的。TabNet,一个注意力的可解释的表格学习方法。 XGBoost和LightGBM近几年在表格数据处理上占据了统治地位,是基于梯度提升决策树(GBDT)的,不是DNN(deep neutral network)。DNN在处理表格数据方面一直没有较大的进展。