cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记12 Knowledge Graph Embeddings
本章主要内容：本章首先介绍了 异质图heterogeneous graph 和 relational GCN (RGCN)。接下来介绍了 知识图谱补全knowledge graph completion 任务，以及通过图嵌入方式的四种实现方式及其对关系表示的限制：TransE，TransR，DistMult，ComplEx。1. Heterogeneous Graphs and Relation....
cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记5 Colab 1：Node Embeddings
本colab以无向图 Karate Club Network1 （有34个节点，78条边）为例，探索该数据集的相关统计量，并将从NetworkX下载的数据集转换为PyTorch的Tensor格式，用边连接作为节点相似性度量指标实现shallow encoder（以 nn.Embedding 为embedding-lookup）的节点嵌入代码。节点嵌入训练概览：用图中原本的边作为正值，从不存在的边....
cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记3: Node Embeddings
1. 章节前言图表示学习graph representation learning：学习到图数据用于机器学习的、与下游任务无关的特征，我们希望这个向量能够抓住数据的结构信息。这个数据被称作特征表示feature representation或嵌入embedding。Why embedding?任务：将节点映射到embedding spaceembedding的相似性可以反映原节点在网络中的相似性....
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