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KGE-CL/ Contrastive Learning of Knowledge Graph Embeddings 阅读笔记 KGE-CL/ Contrastive Learning of Knowledge Graph Embeddings 阅读笔记
作者在知识图谱嵌入任务中,针对于不同三元组中相关实体和实体-关系对间的语义相似性的问题,提出一个对于知识图谱嵌入简单且高效的对比学习框架,使
Learning Hierarchy-Aware Knowledge Graph Embeddings for Link Prediction论文阅读笔记 Learning Hierarchy-Aware Knowledge Graph Embeddings for Link Prediction论文阅读笔记
0. 前言1. 作者试图解决什么问题?作者想在KGE中对语义层级(semantic hierarchies)进行建模。 2. 这篇论文的关键
Convolutional 2D Knowledge Graph Embeddings 阅读笔记 Convolutional 2D Knowledge Graph Embeddings 阅读笔记
0. 导读0.1 文章是关于什么的?(what?)用知识表示来做链接预测,其中使用了2D的卷积操作 0.2 要解决什么问题?(why?|ch
NASE Learning Knowledge Graph Embedding for Link Prediction via Neural Architecture Search 阅读笔记 NASE Learning Knowledge Graph Embedding for Link Prediction via Neural Architecture Search 阅读笔记
0. 导读0.1 文章是关于什么的?(what?)知识图谱表示, 0.2 要解决什么问题?(why?|challenge) AutoML只在
AM-GCN: Adaptive Multi-channel Graph Convolutional Networks 阅读笔记 AM-GCN: Adaptive Multi-channel Graph Convolutional Networks 阅读笔记
0. 导读0.1 文章是关于什么的?(what?)图卷积网络 0.2 要解决什么问题?(why?|challenge) 目前最好的GCN模型
DeepWalk: Online Learning of Social Representations 阅读笔记 DeepWalk: Online Learning of Social Representations 阅读笔记
0. 导读0.1 文章是关于什么的?(what?)0.2 要解决什么问题?(why?|challenge) 0.3 用什么方法解决?(how
COMPOSITION-BASED MULTI-RELATIONAL GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS 阅读笔记 COMPOSITION-BASED MULTI-RELATIONAL GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS 阅读笔记
0. 导读0.1 文章是关于什么的?(what?)图卷积网络, 0.2 要解决什么问题?(why?|challenge) 以前的方法主要集中
Adaptive Graph Encoder for Attributed Graph Embedding 阅读笔记 Adaptive Graph Encoder for Attributed Graph Embedding 阅读笔记
0. 总览0.1 文章是关于什么的?(what?)图卷积网络,属性图嵌入,自适应学习,拉布拉斯平滑 0.2 要解决什么问题?(why?|ch
Learning Attention-based Embeddings for Relation Prediction in Knowledge Graphs 阅读笔记 Learning Attention-based Embeddings for Relation Prediction in Knowledge Graphs 阅读笔记
0. 导读0.1 文章是关于什么的?(what?)知识图谱,图神经网络,关系预测,链接预测,图注意力模型 0.2 要解决什么问题?(why?
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