发表服务
论文大家都非常熟悉的TransE是知识图谱表示学习的开山之作。由AntoineBordes发表于2013年的NIPS（现NeurIPS）上。TransE中的E代表embedding。论文的主体思想是：将关系视为低维向量空间中的头实体到尾实体的翻译操作，即\(h+r\approxt\)。
翻译模型从TransE开始，并衍生出一系列模型。首先来看看TransE的名字来源，它的论文标题是：TranslatingEmbeddingsforModelingMulti-relationalData。从这个标题我们不难猜想出为什么简称为TransE，以及为什么称之为翻译模型。
TransE:TranslatingEmbeddingsforModelingMulti-relationalData1.introduction本文研究的是将知识图谱中实体和关系嵌入(embedding)至低维向量空间的问题，提出了名为TransE的实体与关系表示方法，该方法将实体与实体的关系看成是翻译操作。.2.Translation-basedmodel给出一个...
TransE《TranslatingEmbeddingsforModelingMulti-relationalData》任务在低维向量空间中，将多种关系的图谱中的实体和关系在一个低维空间中进行表示，获得每个实体的表征结果。提出一种易于训练的规范模型，该模型包含数量较少的参数，并且...
TransE:TranslatingEmbeddingsforModelingMulti-relationalData1.简介概括本文研究的是将知识图谱中实体和关系嵌入(embedding)至低维向量空间的问题，...
论文提出的TransH模型，为了解决TransE对一对多，多对一，多对多关系建模的难题。它权衡模型复杂度和模型表达能力。而且还设计了复杂取样的办法用于训练。TransD:knowledgegraphembeddingviadynamicmappingmatrix作者GuoliangJi,ShizhuHe
论文笔记（一）：TransE论文详解及代码复现.StefanQiao..英国南安普顿大学人工智能硕士.55人赞同了该文章.前言：读书百遍，不如抄书一遍！.这篇文章是对自己造轮子（transE）的过程的记录，所以想到哪就写到哪，大多是对细节问题的解读，希望对你有所...
TranE论文解读Trans系列的主题是基于翻译模型的知识表示学习，主要用来解决知识表示和推理的问题。本文主要介绍TransE和数据集Wordnet、Freebase等。表示学习：主要面向知识图谱中实体和关系进行表示学习，一般使用建模方法将实体和向量表示在低维稠密向量空间中，然后计算并推理，主…
最近看论文比较能看进去了，看的这几篇经典老论文，发觉比较easy了，有如下几个原因吧：一是因为TransE后面的这些模型都是中国人提出来的，看这些人写的英文可能相对容易一些；二是自己能静下心来了，这是很重要的一个原因吧，不怕慢，只是去做；还有一个原因就是，自己写过一篇文章...
主要思想是：由于TransE的正则化（对embedding的归一化约束）与翻译规则"h+r=t"存在，因此本文提出在紧密空间（compactspace）中进行embedding来解决该问题。.TransE的归一化约束将embedding限制在球面，而TorusE提出了环形（甜甜圈形状的torus），这样便不...
论文大家都非常熟悉的TransE是知识图谱表示学习的开山之作。由AntoineBordes发表于2013年的NIPS（现NeurIPS）上。TransE中的E代表embedding。论文的主体思想是：将关系视为低维向量空间中的头实体到尾实体的翻译操作，即\(h+r\approxt\)。
翻译模型从TransE开始，并衍生出一系列模型。首先来看看TransE的名字来源，它的论文标题是：TranslatingEmbeddingsforModelingMulti-relationalData。从这个标题我们不难猜想出为什么简称为TransE，以及为什么称之为翻译模型。
TransE:TranslatingEmbeddingsforModelingMulti-relationalData1.introduction本文研究的是将知识图谱中实体和关系嵌入(embedding)至低维向量空间的问题，提出了名为TransE的实体与关系表示方法，该方法将实体与实体的关系看成是翻译操作。.2.Translation-basedmodel给出一个...
TransE《TranslatingEmbeddingsforModelingMulti-relationalData》任务在低维向量空间中，将多种关系的图谱中的实体和关系在一个低维空间中进行表示，获得每个实体的表征结果。提出一种易于训练的规范模型，该模型包含数量较少的参数，并且...
TransE:TranslatingEmbeddingsforModelingMulti-relationalData1.简介概括本文研究的是将知识图谱中实体和关系嵌入(embedding)至低维向量空间的问题，...
论文提出的TransH模型，为了解决TransE对一对多，多对一，多对多关系建模的难题。它权衡模型复杂度和模型表达能力。而且还设计了复杂取样的办法用于训练。TransD:knowledgegraphembeddingviadynamicmappingmatrix作者GuoliangJi,ShizhuHe
论文笔记（一）：TransE论文详解及代码复现.StefanQiao..英国南安普顿大学人工智能硕士.55人赞同了该文章.前言：读书百遍，不如抄书一遍！.这篇文章是对自己造轮子（transE）的过程的记录，所以想到哪就写到哪，大多是对细节问题的解读，希望对你有所...
TranE论文解读Trans系列的主题是基于翻译模型的知识表示学习，主要用来解决知识表示和推理的问题。本文主要介绍TransE和数据集Wordnet、Freebase等。表示学习：主要面向知识图谱中实体和关系进行表示学习，一般使用建模方法将实体和向量表示在低维稠密向量空间中，然后计算并推理，主…
最近看论文比较能看进去了，看的这几篇经典老论文，发觉比较easy了，有如下几个原因吧：一是因为TransE后面的这些模型都是中国人提出来的，看这些人写的英文可能相对容易一些；二是自己能静下心来了，这是很重要的一个原因吧，不怕慢，只是去做；还有一个原因就是，自己写过一篇文章...
主要思想是：由于TransE的正则化（对embedding的归一化约束）与翻译规则"h+r=t"存在，因此本文提出在紧密空间（compactspace）中进行embedding来解决该问题。.TransE的归一化约束将embedding限制在球面，而TorusE提出了环形（甜甜圈形状的torus），这样便不...
发表服务