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论文：Convolutional2DKnowledgeGraphEmbeddings1D卷积和平时的卷积一样，对于一个知识图谱来说，由于1维的向量可以提取的信息有限，作者对1维的进行了扩展，采用了2D卷积。这样就可以使用图像中的CNN对图像…
论文提出了类似于dropout作用的diversificationblock，通过抑制特征图的高响应区域来反向提高模型的特征提取能力，在损失函数方面，提出专注于top-k类别的gradient-boostingloss来优化训练过程，模型在ResNet-50上提升3.2%，算法思路巧妙，结构易移植且:in
ConvE是用于链接预测的最简单的多层卷积体系结构：它由单个卷积层，嵌入尺寸的投影层和内部乘积层定义。文章的贡献如下：本文的贡献如下：1）引入了一个简单的，竞争性的2D卷积链接预测…
知识图谱简介及ConvE实体关系预测模型.剪水作花飞.让世界是世界，我甘心是我的茧.11人赞同了该文章.年后工作可能要用到知识图谱，于是近期调研了一下知识图谱，并看了一篇实体关系预测的论文，笔记留存如下，欢迎指正。.参考文献：.知识图谱构建...
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。ConvEpaper:Convolutional2DKnowledgeGraphEmbeddings这篇文章是瑞士大学的TimDettmers发表在AAAI2018上的工作，文章...
10篇推荐论文如下：1、标题：ASurveyonKnowledgeGraphs:Representation,AcquisitionandApplications...推荐理由：本文提出了一种用于链路预测的多层卷积网络模型ConvE，来预测知识图谱中实体间缺失关系。本文方法具有很高的参数效率，特别适用...
10篇推荐论文如下：.1、标题：ASurveyonKnowledgeGraphs:Representation,AcquisitionandApplications.出版物：theAssociationfortheAdvanceofArtificialIntelligence--AAAI2020.作者：ShaoxiongJi,ShiruiPan,ErikCambria,PekkaMarttinen,PhilipS.Yu.推荐理由：本文详细介绍了知识图…
ConvEConvKBCapsEConv-TransE2020.1.2更新ARe-evaluationofKnowledgeGraphCompletionMethods这篇文章评估了以下几个模型的真实表现，想知道各模型具体evaluation的可以看这…
Linkpredictionforknowledgegraphsisthetaskofpredictingmissingrelationshipsbetweenentities.Previousworkonlinkpredictionhasfocusedonshallow,fastmodelswhichcanscaletolargeknowledgegraphs.However,thesemodelslearnlessexpressivefeaturesthandeep,multi-layermodels--whichpotentiallylimitsperformance.Inthiswork,weintroduceConvE,amulti-layer...
1.KGE简介目前(2020.03)知识图谱嵌入研究方法众多，本文将对其中的主流方法进行简要介绍，如翻译、双线性、神经网络、双曲几何、旋转等。各方法细节请看原论文，文中错误欢迎指出，谢谢。知识图谱嵌入(KnowledgeGraphEmbedding,KGE)学习...
论文：Convolutional2DKnowledgeGraphEmbeddings1D卷积和平时的卷积一样，对于一个知识图谱来说，由于1维的向量可以提取的信息有限，作者对1维的进行了扩展，采用了2D卷积。这样就可以使用图像中的CNN对图像…
论文提出了类似于dropout作用的diversificationblock，通过抑制特征图的高响应区域来反向提高模型的特征提取能力，在损失函数方面，提出专注于top-k类别的gradient-boostingloss来优化训练过程，模型在ResNet-50上提升3.2%，算法思路巧妙，结构易移植且:in
ConvE是用于链接预测的最简单的多层卷积体系结构：它由单个卷积层，嵌入尺寸的投影层和内部乘积层定义。文章的贡献如下：本文的贡献如下：1）引入了一个简单的，竞争性的2D卷积链接预测…
知识图谱简介及ConvE实体关系预测模型.剪水作花飞.让世界是世界，我甘心是我的茧.11人赞同了该文章.年后工作可能要用到知识图谱，于是近期调研了一下知识图谱，并看了一篇实体关系预测的论文，笔记留存如下，欢迎指正。.参考文献：.知识图谱构建...
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ConvEConvKBCapsEConv-TransE2020.1.2更新ARe-evaluationofKnowledgeGraphCompletionMethods这篇文章评估了以下几个模型的真实表现，想知道各模型具体evaluation的可以看这…
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1.KGE简介目前(2020.03)知识图谱嵌入研究方法众多，本文将对其中的主流方法进行简要介绍，如翻译、双线性、神经网络、双曲几何、旋转等。各方法细节请看原论文，文中错误欢迎指出，谢谢。知识图谱嵌入(KnowledgeGraphEmbedding,KGE)学习...
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