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2023年04月

• 04.24 16:09:02
  发表了文章 2023-04-24 16:09:02

  歧义代词数据集有哪些公开数据集的下载方式

  Winograd Schema Challenge (WSC)数据集的下载网站是：https://cs.nyu.edu/faculty/davise/papers/WinogradSchemas/WSCollection.xml。
• 04.24 15:27:16
  发表了文章 2023-04-24 15:27:16

  介绍from dgl.nn.pytorch import RelGraphConv中的RelGraphConv功能

  RelGraphConv是DGL库中的一个PyTorch图神经网络层，它实现了关系图卷积（RGCN）。相比于普通图卷积（GCN）只考虑节点与邻居之间的连接，RGCN还考虑了边的类型。因此，RGCN可以更好地处理多关系的图数据，即数据中有不同类型的边。 在RelGraphConv中，每种边类型都会有一组对应的参数，通过这些参数，RGCN可以在每种边类型上学习不同的权重。因此，RelGraphConv具有更强的表达能力。此外，RelGraphConv还支持dropout和批规范化等技术。
• 04.24 15:18:41
  发表了文章 2023-04-24 15:18:41

  RGCN模型成功运行案例

  # 创建模型 in_feats = 3 hid_feats = 4 out_feats = 2 rel_num = 4 model = RGCN(in_feats, hid_feats, out_feats, rel_num) # 随机生成特征 features = torch.randn((10, 3)) # 计算输出 output = model(g, features, rel_type) print(output)
• 04.24 14:55:11
  发表了文章 2023-04-24 14:55:11

  RGCN的torch简单案例

  RGCN 是指 Relational Graph Convolutional Network，是一种基于图卷积神经网络（GCN）的模型。与传统的 GCN 不同的是，RGCN 可以处理具有多种关系（边）类型的图数据，从而更好地模拟现实世界中的实体和它们之间的复杂关系。 RGCN 可以用于多种任务，例如知识图谱推理、社交网络分析、药物发现等。以下是一个以知识图谱推理为例的应用场景： 假设我们有一个知识图谱，其中包含一些实体（如人、物、地点）以及它们之间的关系（如出生于、居住在、工作于）。图谱可以表示为一个二元组 (E, R)，其中 E 表示实体的集合，R 表示关系的集合，每个关系 r ∈ R
• 04.24 14:40:27
  发表了文章 2023-04-24 14:40:27

  concatenate是什么意思？

  Concatenate 是指将两个或多个张量（Tensor）沿着指定的维度拼接在一起，生成一个新的张量的操作。在神经网络中，常常需要将多个张量按照某种规则进行拼接，以得到更高维度的特征表示，或者将不同特征的张量进行融合。例如，在多模态语音识别中，可以将音频特征和文本特征按照时间步进行拼接，以得到更为丰富的语音特征表示。
• 04.24 14:39:45
  发表了文章 2023-04-24 14:39:45

  fully connected 是什么意思？

  Fully connected 是指神经网络中的一种连接方式，也称为全连接层。在全连接层中，所有的神经元都与上一层的所有神经元相连，每个连接都有一个对应的权重。这种连接方式可以使得神经网络学习到更为复杂的特征和模式。在全连接层中，每个神经元都会接收上一层的所有神经元的输出，然后将它们加权求和，再通过一个激活函数输出。全连接层通常用于输出层之前的隐藏层。
• 04.10 20:12:19
  发表了文章 2023-04-10 20:12:19

  这个代码什么意思 from operator import itemgetter

  这段代码导入了 Python 内置模块 operator 中的 itemgetter 函数。itemgetter 函数用于获取对象中的某个元素，并返回一个函数，该函数可以用于对对象中的元素进行排序或者访问。在使用时，需要指定元素的索引或者键。
• 04.10 17:30:36
  发表了文章 2023-04-10 17:30:36

  这个代码什么意思 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0, 1'

  这个代码什么意思 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0, 1'