Advertisement

Hierarchical Relation Structure in Knowledge Graph Embedding

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文探讨了知识图谱嵌入中层次化关系结构的重要性，并提出了一种新的建模方法以提高知识表示学习的效果和效率。 《Knowledge Graph Embedding with Hierarchical Relation Structure》阅读报告总结了该论文的主要贡献、方法和技术细节，并对相关研究进行了评述。这篇报告深入分析了知识图谱嵌入中层次化关系结构的应用，探讨了如何通过这种结构提高知识表示的质量和效率，为后续的研究提供了有价值的参考。 文中重点讨论的知识图谱嵌入技术能够有效捕捉实体之间的复杂关联，在自然语言处理、信息检索以及推荐系统等领域有着广泛应用。论文提出的方法在多个基准数据集上取得了优异的表现，验证了层次化关系结构对于提升模型性能的重要性。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Hierarchical Relation Structure in Knowledge Graph Embedding
    优质
    本文探讨了知识图谱嵌入中层次化关系结构的重要性，并提出了一种新的建模方法以提高知识表示学习的效果和效率。 《Knowledge Graph Embedding with Hierarchical Relation Structure》阅读报告总结了该论文的主要贡献、方法和技术细节，并对相关研究进行了评述。这篇报告深入分析了知识图谱嵌入中层次化关系结构的应用，探讨了如何通过这种结构提高知识表示的质量和效率，为后续的研究提供了有价值的参考。 文中重点讨论的知识图谱嵌入技术能够有效捕捉实体之间的复杂关联，在自然语言处理、信息检索以及推荐系统等领域有着广泛应用。论文提出的方法在多个基准数据集上取得了优异的表现，验证了层次化关系结构对于提升模型性能的重要性。
     
  • Structure-aware Attention Knowledge Distillation for Compact Networks
    优质
    本文提出了一种基于结构感知注意力的知识蒸馏方法，旨在优化紧凑型网络模型，提升其性能和效率。 知识蒸馏是通过设计的损失函数将教师网络学到的有效知识转移到学生网络中，帮助学生网络在计算成本较低的情况下提升性能。然而，在学生网络与教师网络存在显著结构差异及计算量差距时，传统的知识蒸馏方法难以有效提高学生的模型性能。为解决这一问题，本段落提出了一种轻量级的结构化注意力蒸馏技术。该技术通过通道分组处理模型特征，并细化空间注意力图来帮助学生网络更好地学习到教师网络的特征提取能力。我们的研究在CIFAR100数据集及大规模人脸识别验证集合（LFW、CFP-FP和Age-DB）上进行了测试，结果显示，在这些评估标准下，我们提出的方法相较于其他知识蒸馏方法取得了更高的精度表现。
     
  • Knowledge-Incorporated Routing Network for Scene Graph Generation.pd...
    优质
    本文提出了一种知识融合路由网络模型，用于场景图生成。该方法通过引入外部知识增强了图形表示能力，显著提升了复杂场景的理解和描述精度。 为了深入理解一个场景，并不仅仅局限于定位或识别个别物体，还需要推断它们之间的关系与互动。然而由于现实世界中的关系分布严重不平衡，现有的方法在处理较少出现的关系上表现不佳。在这项工作中，我们发现物体对与其之间关系的统计关联能够有效规范语义空间并减少预测模糊性，从而很好地解决了这种不均衡问题。为此，我们将这些统计关联融入深度神经网络中，通过开发知识嵌入路由网络来促进场景图生成。具体来说，我们在图像中出现的对象及其之间的关系间显式地表示出结构化知识图，并学习了一种路由机制以在图内传播信息并探索它们的互动方式。大规模Visual Genome数据集上的广泛实验展示了所提出方法优于当前最先进的竞争对手的优势。
     
  • CMeKG（Chinese Medical Knowledge Graph）数据集
    优质
    CMeKG数据集是中国医学知识图谱，包含丰富的中医和西医信息资源，旨在促进医疗领域的智能应用与研究发展。 The dataset employs NLP and Text Mining technologies to create a Chinese Medical Knowledge Graph. User guide.pdf
     
  • 原神人物关系图：genshin-relation-graph
    优质
    原神人物关系图是一款全面展示米哈游《原神》游戏中角色间复杂联系的图表工具，帮助玩家更好地理解游戏剧情和世界观。 基于Vue的原神人物关系图是一款利用Vue框架开发的应用程序，用于展示《原神》游戏中的人物之间的复杂关系网络。该应用通过直观的图表形式帮助玩家更好地理解游戏中的角色互动与剧情发展。
     
  • 知识图谱（Knowledge Graph）概述理解
    优质
    简介：知识图谱是一种结构化的数据模型，用于表示实体、概念及其相互之间的关系。通过链接数据和语义网技术，它能够提供更智能的信息检索与推荐服务，广泛应用于搜索引擎优化、个性化推荐系统及数据分析等领域。 知识图谱技术是人工智能领域的重要组成部分，它以结构化的方式描述客观世界中的概念、实体及其关键关系。通过这种技术，我们可以更好地组织、管理和理解互联网上的海量信息，并将这些信息转化为更接近人类认知世界的表达方式。 建立一个具备语义处理能力和开放互联能力的知识库，在智能搜索、智能问答和个性化推荐等服务中具有重要的应用价值。从字面上看，知识图谱是一种更加结构化（主要是基于图形）的知识库，它能够有效地组织分散的信息，并便于人们查阅，而不是像以前那样面对一堆杂乱无章的文字。 因此，我们可以看出，知识图谱的产生背景主要源于两个方面：一是互联网信息量急剧增加；二是现有信息缺乏系统性和条理性。
     
  • Focal and Global Knowledge Distillation in Detector Models.pptx
    优质
    本演示文稿探讨了检测模型中局部和全局知识蒸馏技术的应用，旨在提高模型效率与性能。通过分享研究成果，本文为改进深度学习中的知识转移提供了新视角。 本段落介绍了一种针对目标检测的知识蒸馏方法——局部蒸馏和全局蒸馏（FGD）。由于目标检测任务中教师模型与学生模型的特征在前景和背景上存在差异，简单地平均提取这些特征会对知识蒸馏的效果产生负面影响。因此，焦点蒸馏通过将前景和背景分开处理，并强制要求学生关注老师模型中的重要像素及通道来改进这一问题。此外，全局蒸馏则通过引入更多的全局信息进一步提升学生的性能表现。实验结果表明，FGD方法在目标检测任务中具有显著的优势和良好的效果。
     
  • Sparse Locally Linear and Neighbor Embedding in Nonlinear Time Series...
    优质
    本文提出了一种新的非线性时间序列数据降维方法——稀疏局部线性和邻域嵌入法(Sparse Locally Linear and Neighbor Embedding, SLLNE)，有效捕捉数据的内在结构和动态特性。 提交的内容包括稀疏编码程序以及支持向量回归和支持向量机中的装袋树程序，并引用了论文《用于非线性时间序列预测的稀疏局部线性和相邻嵌入》中使用的16个数据集，作者为Waleed Fakhr，发表于ICCES 2015年会议。 该文提出了一种基于字典的L1范数稀疏编码方法，专门用于时间序列预测。这种方法无需训练阶段且参数调整最少，适用于非平稳和在线应用中的预测任务。在预测过程中，每个测试向量通过基础追求L1范数问题来估计一组稀疏权重，并尝试约束稀疏编码公式，包括了稀疏局部线性嵌入及最近邻嵌入。 为了验证该方法的有效性，在包含16个时间序列数据集的离线试验中进行了实验。这些数据集中训练样本是固定的。所提出的方法与装袋树（Bagging Tree, BT）、最小二乘支持向量回归(LSSVM)和正则化自回归模型(AR)进行了比较，结果显示该稀疏编码预测方法在10倍交叉验证下优于LSSVM，并且显著超过了其它两种模型的性能。
     
  • Graph-Theoretic Approaches in Multi-Agent Networks
    优质
    本文探讨了图论在多智能体网络中的应用，分析了利用图论方法解决分布式控制、协调与优化问题的有效策略。通过研究节点间的相互作用和信息传播机制，提出了增强网络鲁棒性和效率的算法框架。 这本书提供了一种易于理解的介绍动态多代理网络分析与设计的方法。此类网络在科学和技术领域的广泛领域内都极具兴趣，包括移动传感器网络、分布式机器人（如编队飞行及群集）、量子网络、网路经济学、生物同步化和社交网络等。 本书聚焦于图论方法来对动态多代理系统进行分析与综合，并介绍了一种强大且新颖的形式主义及其工具。全书分为基础理论，多智能体网络以及将网络视为系统的三个部分。作者首先概述了图论中的重要概念，接着详细介绍了协议和其各种扩展版本的行为表现，包括该协议在无向、有向、切换及随机网络上的运作情况。 书中还探讨了诸如编队控制、覆盖范围分析、分布式估计等主题，并涉及社交网络与博弈理论在网络环境下的应用。此外，本书通过将这些网络视为系统来研究其动态演变过程以及使用单纯复形模型探究高阶交互作用模式及其实际用途，进一步探索了一些有趣的研究视角。 该书适合研究生在控制系统和计算机科学及机器人技术方面学习时参考，并且对于寻求全面了解多智能体系统的体系结构理论及相关广泛应用的科研人员来说是一本标准参考资料。这本书已被德国斯图加特大学、瑞典皇家理工学院、美国乔治亚理工大学、美国华盛顿大学以及美国俄亥俄州立大学等高校选为教材使用。
     
  • Graph-Theoretic Approaches in Multi-Agent Networks
    优质
    本文探讨了图论方法在多智能体网络中的应用，通过分析节点和边的关系来优化网络结构与功能。 Mehran Mesbahi 和 Magnus Egerstedt 合著的《Graph Theoretic Methods in Multiagent Networks》是 Princeton Series in Applied Mathematics 系列的一部分，由 Princeton University Press 出版于 2010 年。