knowledge graph embedding 검색 결과
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Machine Learning - Thoery/Graph Representation Learning

TransR knowledge graph embedding 설명 (TransR 설명)

TransR은 knowledge graph embedding 방법 중 하나로, projection matrix를 활용해서 head와 tail node embedding을 projection한 값 사이의 relation을 모델링하는 embedding 방법을 말한다. 이번 글에서는 RotatE, TransE에 이어, 새로운 knowledge graph embedding 방법인 TransR 방법에 대해 설명하겠다. Motivation TransE에서는 head embedding, tail embedding, relation embedding이 모두 같은 embedding 공간에 존재했다. 하지만 이러한 가정은 적절한 relation embedding을 찾는 것에 제약을 주었다. 그렇다면 head embeddi..

2022. 12. 17. 00:30
Machine Learning - Thoery/Graph Representation Learning

TransE knowledge graph embedding 설명 (TransE 설명)

TransE는 knowledge graph embedding 방법 중 하나로, head node embedding에 relation을 더했을 때 tail node embedding이 되도록 하는 embedding 방법을 말한다. 이번 글에서는 RotatE에 이어, 새로운 knowledge graph embedding 방법인 TransE 방법에 대해 설명하겠다. Method TransE는 아주 직관적인 knowledge graph embedding 방법이다. 간단하게 head node embedding에 relation을 더했을 때 tail node embedding이 되도록 하기 위해 학습을 한다고 생각하면 된다. 그러므로 TransE의 score function을 표현하면 다음과 같다. 이를 그림으로 ..

2022. 12. 3. 18:29
Machine Learning - Thoery/Graph Representation Learning

RotatE knowledge graph embedding 설명 (RotatE_Knowledge Graph Embedding by Relational Rotation in Complex Space 논문 리뷰)

Knowledge graph embedding은 연결되는 두 노드와 두 노드 사이의 관계를 적절하게 표현하여 head node의 embedding으로부터 어떤 relation을 취했을 때 이것이 tail node의 embedding과 비슷해지도록 만드는 것을 목적으로 한다. 이번 글에서는 knowledge graph embedding 중에서도 대표적인 네 개의 relation pattern을 모두 표현할 수 있는 방법인RotatE 방법에 대해 설명하겠다. Motivation 들어가기에 앞서, RotatE의 motivation에 대해 간단히 설명하겠다. 앞서 설명한 것처럼, knowledge graph embedding의 목적은 head node의 embedding에 어떤 relation을 취했을 때 이것..

2022. 10. 1. 22:12