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KRLPapers:关于知识表示学习（KRL）知识嵌入（KE）的必读论文-源码
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文件大小: 14kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-31
详细说明：必须阅读有关KRL / KE的论文。
KRL：知识表示学习。 柯：知识的嵌入。
和贡献。
我们发布了 ，这是KRL / KE的开源工具包。 该存储库提供了标准的KRL / KE培训和测试框架。 当前，OpenKE中已实现的模型包括TransE，TransH，TransR，TransD，RESCAL，DistMult，ComplEx和HolE。
调查文件：
代表性学习：回顾与新观点。 Yoshua Bengio，Aaron Courville和Pascal Vincent。 TPAMI2013。
知识表示学习：回顾。 （在中国）致远刘，孙茂松，延阎林，谢Ruobing。计算机研究与发展2016年
知识图的关系机器学习综述。 Maximilian Nickel，Kevin Murphy，Volker Tresp，Evgeniy Gabrilovich。 在IEEE 2016的程序
知识
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