R-GCN

ConvE——二维卷积知识图谱横空出世

传统的R-GCN和DistMult的参数量过大，并且模型深度不够深，只能处理较小的知识图谱，所以作者将CNN引入到图神经网络中。二.一维卷积与二维卷积的对比2.1一维卷积当a,b特征简单

时光诺言·2024-02-14 01:23

【图神经网络-RGCN】关系图神经网络dgl版本实现

参考文献【1】是数学上的解读参考文献【2】是升级版本，有空来填坑参考文献[1]【深度学习】R-GCN的dgl官方代码解读（entityclassification）[2]dgl官方解读[3]异构图神经网络入门笔记

一穷二白到年薪百万·2023-08-09 01:29

论文阅读《ESSWC2018：Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks》

论文链接本文就是大名鼎鼎的R-GCN，由于是比较早的工作了，在这篇博客中我们只讨论它的链接预测部分和模型结构部分。

Jiawen9·2023-07-26 16:20

图神经网络-针对异构图的预测问题，以及每种网络可以用于的任务类型

目录异构图介绍异构图神经网络简介异构图神经网络任务介绍HeterogeneousGraphNeuralNetwork(HetGNN)Relation-awareGraphConvolutionalNetworks(R-GCN

_刘文凯_·2023-04-15 16:14

PyG搭建R-GCN实现节点分类

目录前言数据处理模型搭建1.前向传播2.反向传播3.训练4.测试实验结果完整代码前言R-GCN的原理请见：ESWC2018|R-GCN：基于图卷积网络的关系数据建模。

Cyril_KI·2023-01-14 06:49

PyG搭建R-GCN实现链接预测

目录前言1.数据处理2.R-GCN链接预测2.1负采样2.2模型搭建2.3模型训练/测试前言关于链接预测的介绍以及链接预测中数据集的划分请参考：链接预测中训练集、验证集以及测试集的划分(以PyG的RandomLinkSplit为例)。1.数据处理导入数据：path=os.path.abspath(os.path.dirname(os.getcwd()))+'\data\DBLP'dataset=D

Cyril_KI·2023-01-14 06:49

PyG搭建GNN实现链接回归预测

搭建GCN实现节点分类（GCNConv参数详解）PyG搭建GAT实现节点分类PyG利用MessagePassing搭建GCN实现节点分类搭建SGC实现引文网络节点预测(PyTorch+PyG)PyG搭建R-GCN

Cyril_KI·2023-01-14 06:18

快速理解GNN、GCN、R-GCN、GAT

写在前面：仅用于记录自己学习快速理解GNN、GCN、R-GCN、GATGNNGCNR-GCNGAT观看视频链接GNN观看视频链接GCN观看视频链接R-GCN观看视频链接GATGNNGNN的流程：聚合、更新

silhouette10·2023-01-03 17:00

【KSEM2021】GASKT: A Graph-Based Attentive Knowledge-Search Model for Knowledge Tracing

林若漫空·2022-12-04 17:03

NLP 图神经网络之GNN、GCN、GAT原理理解+面试必考知识点

后续有空继续补充其他经典模型，如GraphSAGE,R-GCN。

#苦行僧·2022-11-28 07:41

深入浅出了解GNN的几种变体

接上篇博客，这周主要学习了GraphSAGE，GAT，R-GCN三种GNN的变体模型，从空域的角度出发，对节点的嵌入表征进行了深入的研究。

Wisley.Wang·2022-11-27 02:40

【深度学习】R-GCN的dgl官方代码解读（entity classification）

来源：r-gcn官方代码实现：4_rgcn.py以下主要是记录个人对官方代码的理解。注意这篇官方教程只写了entityclassification的代码。

逍遥de鱼·2022-11-24 05:55

论文阅读：Modeling relational data with graph convolutional networks

我们引入了关系图卷积网络（R-GCN），并将其应用于两个标准的知识库完成任务：链接预测（恢复缺失事实，即主谓对象三元组）和实体分类（恢复缺失实体属性）。

小粥铺·2022-11-22 01:19

《Convolutional 2D Knowledge Graph Embeddings》论文学习

效果：它具有比较高的参数效率，它的性能跟DisMult和R-GCN相同，但是他的参数比这两

然然不想摸鱼了·2022-11-22 01:49

R-GCN关系图卷积神经网络实战总结

R-GCN关系图卷积神经网络链路预测任务论文复现总结今天给大家带来的是R-GCN关系图卷积神经网络实战总结。

朱格羽·2022-11-20 12:08

ESWC 2018 | R-GCN：基于图卷积网络的关系数据建模

目录前言1.关系图卷积网络2.正则化3.实验3.1节点分类3.2链接预测前言题目：ModelingRelationalDatawithGraphConvolutionalNetworks会议：ExtendedSemanticWebConference,2018论文地址：ModelingRelationalDatawithGraphConvolutionalNetworks本篇文章是GCN的作者Ki

Cyril_KI·2022-07-29 07:25

几种GNN模型的应用与改进

[学习笔记(1)]深入浅出了解GCN原理(公式+代码)[学习笔记(2)]深入浅出了解GNN的几种变体[学习笔记(3)]几种GNN模型的应用与改进目录前言关系图R-GCN（ModelingRelationalDatawithGraphConvolutionalNetworksMichael

Wisley.Wang·2022-07-10 12:15

深度之眼Paper带读笔记GNN.08.GCN

文章目录前言前期知识基础要求论文结构学习目标研究背景研究意义泛读摘要论文标题精读模型总览网上例子原文例子频域和空域SpatialvsSpectral细节一：R-GCN模型结构细节二：拉普拉斯矩阵Laplacianmatrix

oldmao_2000·2022-07-10 12:12

基于注意力机制的图神经网络GAT的一些理解以及DGL官方代码的一些理解

文章目录前言GAT传播公式多头注意力机制DGL中的GAT实例参考前言昨天的R-GCN是对GCN的一种改进，因为考虑了关系，那么今天的GAT也是对GCN的一种改进，就算使用注意力机制来确定每个节点更新特征时

Icy Hunter·2022-07-02 20:46

考虑关系的图卷积神经网络R-GCN的一些理解以及DGL官方代码的一些讲解

文章目录前言R-GCN传播公式正则化DGL中的R-GCN实体分类的实例nn.Parametertorch.matmul参考前言昨天写的GCN的一篇文章入榜了，可喜可贺。

Icy Hunter·2022-07-02 07:06

EMNLP2020文档级关系抽取模型GLRE 论文Global-to-Local Neural Networks for Document-Level Relation Extraction

局部表示层2.4分类层3.实验前言这是EMNLP2020一篇文档级关系抽取的论文，代码链接https://github.com/nju-websoft/GLRE，这篇论文主要有三个亮点：构建了异质图并使用了R-GCN

iceburg-blogs·2022-03-30 07:56

关系图卷积网络（Relational graph convolutional network, R-GCN）

关系图卷积网络（R-GCN）这里，我们将会了解如何实现一个关系图卷积网络（R-GCN），这种类型的网络旨在泛化GCN来处理知识库中实体之间的不同关系。

amorfatilily·2020-06-29 02:51

【GNN】R-GCN：GCN 在知识图谱中的应用

2017年合作的一篇论文《ModelingRelationalDatawithGraphConvolutionalNetworks》，目前引用超400次，虽然这篇文章只是发到了C类会议，但论文中提出的R-GCN

zenRRan·2020-06-25 03:59

DGL官方教程--Relational graph convolutional network

ClickheretodownloadthefullexamplecodeRelationalgraphconvolutionalnetworkAuthor:LingfanYu,MufeiLi,ZhengZhang在本教程中，您将学习如何实现关系图卷积网络（R-GCN

平湖片帆·2020-06-21 13:40

论文笔记 | 使用GCN建模关系数据

本文主要复述论文["ModelingRelationalDatawithGraphConvolutionalNetworks"]的主要内容感谢小姐妹带我读论文~摘要本论文介绍的是关系图卷积网络模型（R-GCN

haoji007·2020-06-21 01:52

论文浅尝 | 二维卷积知识图谱嵌入

/pdf/1707.01476.pdf本文主要关注KGLinkprediction问题，提出了一种多层卷积神经网络模型ConvE，主要优点就是参数利用率高（相同表现下参数是DistMult的8分之一，R-GCN

开放知识图谱·2018-04-12 00:00

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