大模型长文本分析论文(二) 论文解析 论文名称 《Unleashing Infinite-Length Input Capacity for Large-scale Language Models with Self-Controlled Memory System》提出了一种自控记忆(SCM)系统,旨在解决大型语言模型(L… Trancy Wang 爆肝105篇大模型提效论文!包含预训练、注意力等7个方向,高效大模型开发技巧get 大型...
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-GCN论文摘要 知识图谱有广泛的应用,包括问答和信息检索。尽管在创建和维护上投入了巨大努力,然而即使是最...
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...
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...
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 3.1K0 ICML ...
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... 查看原文 RGCN - Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks 使用图卷积网络对关系数据进行建模 ESWC 2018 ...
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...
正则化的意义就是在实验中发现,当图变大一点的时候,其关系的数量会迅速增长,从而导致模型训练困难,不仅如此,可能某些边的训练数据会不那么多,就会很容易导致过拟合的产生,基于此,论文中提到了一种正则化的技巧。 其核心思想就是对于每个关系r,共享参数Vb,训练的只是arb,这样共享参数的方式就减少了训练参数的数量,...
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 ...
DBLP中包含14328篇论文(paper), 4057位作者(author), 20个会议(conference), 7723个术语(term)。作者分为四个领域:数据库、数据挖掘、机器学习、信息检索。由于conference节点没有特征,因此需要预先设置特征:graph['conference'].x = torch.ones((graph['conference'].num_nodes, 1)) ...