Embedding Cardinality Constraints in Neural Link Predictors (SAC 2019)
目錄 動機 方法 基本想法 關係基數邊界 基於基數的正則化 下界估計 求和估計 Importance Sampling Bernoulli Sampling 實驗 數據集 評估 鏈接預測 採樣方法 加入正則化的有效性 正向影響 正則化不同權重的影響 結論 動機 動機：現有預測主要是設計新的得分函數或者訓練過程融入外部信息提升知識表示，它們忽略了圖中的常識或者schema知識。比如cardinali
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