代码详情请见我的github项目。 这篇总结不会包含太多的论文翻译内容,这类的博客很多,大家如果有需要可以随便找一篇,应该都差不多,建议在熟悉论文内容的基础上参考我的复现总结。由于在GNN方面,我还是新手,所以在实践过程中也遇到了很多问题,这些也会与大家一一分享与探讨。 模型解释 在论文链路预测任务中,R-GCN的...
《Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks》 《Github: relational-gcn》 《eswc2018_kipf_convolutional_networks》
代码可以在github上fork,本文主要是加了一些注释,并且搭配本人所作笔记【GCN代码笔记】layers.pyimport math import torch from torch.nn.parameter import Parameter from torch.nn.modules.module import Module class GraphConvolution(Module) gcn python
我复现在我的github方法库KGMH中复现了该模型,详情请移步github查看,如果你觉得有帮助可以给我的项目点一个star,这将是我继续更新的动力。 参考 ^Schlichtkrull, M. et al. Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks. in The Semantic Web (eds. Gangemi, A. et al.) 593–607 (Springer...
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》 《eswc2018_kipf_convolutional_networks》...
代码详情请见我的github项目。 这篇总结不会包含太多的论文翻译内容,这类的博客很多,大家如果有需要可以随便找一篇,应该都差不多,建议在熟悉论文内容的基础上参考我的复现总结。由于在GNN方面,我还是新手,所以在实践过程中也遇到了很多问题,这些也会与大家一一分享与探讨。
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
Salzberg ({Github}) C4.5算法是由Ross Quinlan开发的用于产生决策树的算法,该算法是对Ross Quinlan之前开发的ID3算法的一个扩展。C4.5算法主要应用于统计分类中,主要是通过分析数据的信息熵建立和修剪决策树。 1984 Classification and Regression Trees (CART) by Chyon-HwaYeh ({Github}) 分类与回归树CART...
//github.com/fate233/toutiao-multilevel-text-classfication-dataset)) -labels.csv -train.csv -valid.csv - embeddings - chinese_L-12_H-768_A-12/(取谷歌预训练好点的模型,已经压缩上传, keras-bert还可以加载百度版ernie(需转换,[https://github.com/ArthurRizar/tensorflow_ernie](https://github....
By training the GCN with occluded data from Blend-Mimic3D, we demonstrate significant improvements in resolving occluded poses, with comparable results for non-occluded ones. Project web page is available at https://blendmimic3d.github.io/BlendMimic3D/. 展开 ...