原创 理解GCN(三):以某一種逐層傳播的規則爲例

根據@superbrother的相關回答,參考了Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks文章提出的逐層傳播規則建立的圖卷積模型,結合tkip

原创 學習論文《Neural Snowball for Few-Shot Relation Learning》筆記

筆記在一定程度上參考了AI科技評論的用於少次關係學習的神經網絡雪球機制 1.文章的創新點 關係增長的關係抽取 關係抽取(RelationExtraction)是自然語言處理當中的一個重要研究課題,其探究如何從文本中抽取結構化的關

原创 KGAT : Knowledge Graph Attention Network for Recommendation

0 ABSTRACT 在推薦系統領域中,爲了使推薦結果更加準確、可解釋性更高,不僅要考慮user-item之間的關係,引入外部知識豐富user-item之間的信息也非常有必要。在這方面比較常用的方法主要有FM算法(factoriz

原创 RNN(二)

tf.train.exponential_decay() 指數衰減法: https://www.cnblogs.com/gengyi/p/9898960.html TensorFlow中global_step的簡單分析: (比如爲

原创 對圖神經網絡的過平滑問題的一點粗淺見解(真·很膚淺的看法)

針對圖信號的低通濾波特性: 不好意思放錯了,是這個: (請忽略我寒酸的草稿紙和順時針90°的格式…貌似CSDN的編輯器沒有能旋轉的功能呢) 不影響不影響,截圖然後旋轉就行啦(澀圖都給你們了,別在意這些細節~) 發現這個圖信號在

原创 知識圖譜、圖神經網絡等一週論文整理(一)

模型篇 清華孫茂松組:入門GNN必讀35篇 High 【圖神經網絡】MixHop: Higher-Order Graph Convolution Architectures via Sparsified Neighborhood

原创 解決pandas處理json爲csv格式時的中文亂碼

將json文件: 轉爲csv格式的訓練數據集,運行: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import os import csv import json import p

原创 LaTeX矩陣與換行對齊兩開花

1 開花前 本科畢設中需要輸入如下的公式以湊字數 : 不想花時間系統地學LaTeX…多看了幾篇博客東拼西湊勉強開了個花。 2 開花中 矩陣對齊有好多: 直接用matrix、pmatrix、bmatrix、Bmatrix、vma

原创 一次將tensorflow中的tf.nn.conv2d優(re)雅(shape)的轉化成torch.nn.F.conv2d的鹹魚操作

寫在前面 畢設勉強中…看了《A Capsule Network-based Embedding Model for Knowledge Graph Completion and Search Personalization》後準備

原创 Multi-head attention with DR

注意力機制的核心部分是通過計算KKK(鍵)序列與qqq(查詢)的相關性,來得到注意力權重a(通過一定的映射關係fff): a=f(q.K)a=f(q.K)a=f(q.K)。具體來說,Attention(Q,K,V)Attentio

原创 理解GCN(二)從拉普拉斯矩陣到Ncut問題

0 文章小節分類 相關線代啓示錄 對Laplancian Matrix的基礎理解 對經典文章《Normalized Cuts and Image Segmentation》中的normalised cut algorithm部分

原创 Ubuntu16.04連接Sony WH1000-XM3

問題重述 使用XM3開啓藍牙,Ubuntu的藍牙界面中並不能成功搜索到XM3 解決步驟 XM3關機狀態下長按電源鍵7秒 ,進入耳機配對狀態; 下載Blueman進行耳機配對,因爲僅使用Ubuntu自帶的藍牙管理器貌似並沒有與XM

原创 LINUX學習筆記(四)

4.1.4Linux常用命令——文件處理命令 mkdir是創建目錄命令,如果現在想 創建文件 ,則使用touch命令 舉例:創建japanlovestory.list文件名 touch加文件名和touch加目錄加文件名有什

原创 學習論文 "Zero-shot Learning via Simultaneous Generating and Learning"筆記

Notation θ\thetaθ:represents the parameters of the deep neural network that define the decoder. ψ\psiψ:represents t

原创 Encoder-Decoder和Seq2Seq with Attention

1 什麼是 Encoder-Decoder ? Encoder-Decoder 模型主要是 NLP 領域裏的概念。它並不特值某種具體的算法,而是一類算法的統稱。Encoder-Decoder 算是一個通用的框架,在這個框架下可以使