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基于关系有向图(r-digraph)的知识图推理方法,旨在解决传统基于关系路径推理方法的局限性。r-digraph由重叠的关系路径组成,用于捕获知识图谱中的局部证据。相比于单一路径,r-digraph更为复杂,因此需要有效的构建和学习方法。为了应对这一挑战,作者提出了一种图神经网络的变体,称为RED-GNN。RED-GNN利用动态规划对具有共...
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DeepMind今天开源了内部的Graph Nets库,用于在TensorFlow中构建简单而强大的关系推理网络。“图网络”由DeepMind、谷歌大脑、MIT等27位研究者提出,由于其支持关系推理和组合泛化的优势,引起大量关注。 DeepMind提出的简单而强大的关系推理网络“graph network”终于开源了!
URR旨在隐式提取话语之间以及话语和选项的依赖关系,并利用关系图卷积网络进行推理。ODC侧重于通过双重比较来感知选项之间的差异,可以达到消除错误选项干扰噪声的目的。在两个多回合对话推理基准数据集MuTual和MuTualplus上的实验结果表明,我们...
由上海大学发表在2020年的IEEE Access期刊上的论文《Global Relation Reasoning Graph Convolutional Networks for Human Pose Estimation》,使用了GCN实现全局关系推理,用于人体姿态估计任务。 概述 GRR-GCN (Global Relation Reasoning Graph Convolutional Networks) 是一个通用的"plug-and-play module",可以嵌入到现有的...
动物特征知识推理网络图 金鱼 R9R8 鳄鱼 R10 公鸡 R11R12 狼 R13 羚羊 R14 爬行鱼类两栖鸡冠 R2R1R3 家禽打鸣与狗相似有翅膀人工饲养羽毛 R4 食肉动物 哺乳动物多疑 R6R5R7 善奔跑 有鳞观赏水中生活 卵生有脊椎 变态发育 有犬齿有爪子 眼神贪婪 R4 恒温有毛发 有奶有四蹄 吃肉 动物识别的知识推理网络 ...
首次将系统的频次统计方法引入时序知识图谱推理领域, 并证明了其有效性. 但是, 一方面, 它忽略了非负频次信息所带来的价值; 另一方面, 它没有考虑历史发展的时变性问题. CluSTeR[8]通过强化学习提取预测查询的相关子图, 然后通过图卷积网络对相关子图序列进行建模. RE-GCN[9]通过递归的关系图卷积神经网络对一定长度...