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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...
TransE的直观含义,就是TransE基于实体和关系的分布式向量表示,将每个三元组实例(head,relation,tail)中的关系relation看做从实体head到实体tail的翻译(其实我一直很纳闷为什么叫做tr...
知乎上已经有大佬对TransE模型进行了详细的解读,但是为了自己更好的理解TransE中的各种细节设定,决定重新阅读TransE论文,并亲自复现模型,本文主要记录个人阅读过程中对于论文的理解,...
TransR/CTransR论文:学习实体和关系嵌入的知识图谱补全摘要:知识图谱补全以执行实体间的链接预测为目标。本文,我们考虑知识图谱嵌入方法。近年来,一些模型像Tr...
TransH模型的训练和TransE类似(SGD优化),下面是损失函数(因为一些限制,后面加入了拉格朗日乘数)。论文另一个亮点是设计了一种负类抽样的方法,即一对多的时候...
简介这篇文章主要介绍了TransE论文剩余部分(示例代码)以及相关的经验技巧,文章约17268字,浏览量495,点赞数1,值得参考!4.3链接预測表3:链接预測结果。不同方...
翻译结果1翻译结果2翻译结果3翻译结果4翻译结果5翻译结果1复制译文编辑译文朗读译文返回顶部以太网transeer翻译结果2复制译文编辑译文朗读译文返回顶部以太网转移翻译...
transe*验证码:匿名支持(0)|反对(0)|我来评论2013-05-2312:23transe*验证码:匿名支持(0)|反对(0)|我来评论2013-05-2312:24transe*...
图1其目标函数是很常见的margin-basedrankingcriterion这对知识推断是很有用的。VTransE是用来进行视觉关系检测的模型,在论文VisualTranslationEmbeddingNetworkforVisu...
TransH模型的训练和TransE类似(SGD优化),下面是损失函数(因为一些限制,后面加入了拉格朗日乘数)。论文另一个亮点是设计了一种负类抽样的方法,即一对多的时候...