电磁波从传输线变压器始端传输到终端是须要一定时间的， 因此 终端与始端电压和电流就有一相位差 。 = （2 pi ／波长）*L , a ,· z。 当中 为工作波长， L为传输线长度。显然。 因为 的存在使得输出端的有效阻抗就
不再是纯阻抗而是与工作频率有关的阻抗了。实
转载
2019-05-13 10:46:00
102阅读
2评论
github.com/thunlp/OpenKE先看下train2id.txt，大概是这样子：253 3643 35438 10640 9436 13172 188484 35 17406 3869 386039 6038 3845771 8658 507111 683 107293 9471 614312 2557 382就只有head tail relatio...
原创
2022-07-19 11:50:41
77阅读
1.TransE：多元关系数据嵌入(Translation embeddings for modeling multi-relation data)原文链接：https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2013/hash/1cecc7a77928ca8133fa24680a88d2f9-Abstract.html1.1TransE模型引入知识图
4.3链接预測 表3：链接预測结果。不同方法的性能。 整体结果 表3显示了全部数据集全部方法的比較。与预期结果一致，经过过滤设置的结果具有较低的平均排名和较高的hits@10，相信在链接预測方面对各种方法有一个清晰地性能评估。然而，raw和filtered的趋势是一样的。 我们的方法TransE在全
转载
2018-01-24 21:48:00
85阅读
2评论
[ ]+的意思是大于0取原值，小于0则取0。这叫做合页损失函数，训练方法叫做margin-based ranking criterion。此loss函数来自SVM，目的是将正和负尽可能分开。一般margin=1。 其中d是L1或L2的距离，表示h+r向量与t向量之间的距离。 资料：https://w ...
转载
2021-08-27 11:39:00
943阅读
2评论
TranE是一篇Bordes等人2013年发表在NIPS上的文章提出的算法。它的提出，是为了解决多关=
原创
2022-12-03 00:01:16
323阅读
TransE----------知识图谱奠基
原创
2021-08-02 14:55:56
209阅读
基于Transformer时间序列预测模型 特色：1、单变量，多变量输入，自由切换 2、单步预测，多步预测，自动切换
网页中插入swf动画（embed：[ɪm'bed]）例题：1 <embed src="swf.sef" width="200" height="200" align="LEFT" type="application/x-shockware-flash" pluginspage="http://www.mcromedia.com/qo/gerflashplayer">注释：1.type:
Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data目的即知识图谱提取成向量知识图谱
原创
2022-12-26 18:12:17
106阅读
论文解读：（TransE）Tra深度学习的知识表示方法，也是Trans系列...
原创
2022-12-22 03:44:02
465阅读
知识图谱 | 表示学习篇1 知识图谱表示的挑战2 词的向量表示方法3 知识图谱嵌入3.1 概念3.2 优缺点4 知识图谱嵌入方法4.1 转移距离模型—TransE及其变体4.1.1 TransE4.1.2 TransH4.1.3 TransR4.1.4 TransD4.1.5 TransSparse4.1.6 TransM4.1.7 ManifoldE4.1.8 TransF4.1.9 Tran
论文：Reasoning over temporal knowledge graph with temporal consistency constraints2.1.Static KGR TransE在处理复杂关系方面存在关系，这使得T...
论文解读：（TransH）Knowledge Graph Embedding by Translating on Hyperplanes 的能量函数，并运用负采样和随机梯度下降的方法对待训练的向量进行调整，从而能够得到不错的低维向量。TransE模型在链接预测上达到的最优，对知识补充起到了最好的效果。 然而TransE模型结构非常简单，虽然可以在大量数据的条件下可以快速有效的进行训练，但由于模
原创
2022-12-22 03:37:33
388阅读
目录一、嵌入相关背景知识1.1 进行知识图谱嵌入的主要原因1.2 知识图谱嵌入后得到什么？1.3 嵌入后可以用来做什么？二、常用嵌入方法1.1 基础方法介绍1.2 TransE介绍三、基于TransE的知识图谱嵌入的项目（代码，运行）3.1 目录（包含注释）3.1.1 目录结构3.2 运行步骤3.2.1 下载安装依赖包3.2.2 数据预处理3.2.3 嵌入保存模型3.2.4 不
目录KGETransETransE代码详解KGE知识图谱中，离散符号化的知识不能够进行语义计算，为帮助计算机对知识进行计算，解决数据稀疏性，可以将知识图谱中的实体、关系映射到低维连续的向量空间中，这类方法称为知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding, KGE）。TransE受到词向量中平移不变性的启发，TransE将关系的向量表示解释成头、尾实体向量之间的转移向量，算法简单
目录 knowledge graph（知识图谱）Trans 系列TransE Learning 算法Connectivity Patterns in KG(知识图谱中的连接模式-关系种类）TransR Learning 算法Bilinear ModelingBilinear Modeling——DistMultBilinear Modeling——ComplEx 各
转载
2023-05-25 18:29:24
175阅读
数据集地址 freebase数据集：Data Dumps | Freebase API (Deprecated) | Google Developers FB15K数据集：en:transe [Everest] (utc.fr) FB15K-237：TimDettmers/ConvE: Convolutional 2D Knowledge Graph
基于翻译的模型TransE模型TransE认为在知识库中，三元组<h,r,t>可以看成头实体h到尾实体t利用关系r所进行的翻译。比如，<柏拉图，老师，苏格拉底>头实体“柏拉图”的向量加上关系“老师”的向量，应该尽可能和尾实体“苏格拉底”的向量接近，也就是h+r≈tγ是间隔参数，S是正例集合（知识库中已有的三元组），S’是负例集合（关系r的三元组头尾实体进行随机构造）。表示正
目录TransD论文构建投影矩阵与 TransE、TransH 和 TransR 的关系实验代码TransA论文Adaptive Metric 打分函数实验代码TranSparse论文两个模型实验代码这篇整理 TransD、TransA、TranSparse，也都是之前看过的，比较熟悉。TransDpaper: Knowledge Graph Embedding via Dynamic Mappi
