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不忘初心 不忘初心
正是关键时刻,回顾过往,今年正好是大有可为的时候所以要抓住机会 晚上还是会想起之前的那些故事,难免会把自己带入,不是说还有多难忘,而是就像是一个标志性的事件,大概快有6年了,距离高三结束,希望今年会有好的结果,之前的教训一定要吸取。 发
2024-05-22
好久不见 好久不见
讲真好久不见 不知不觉已经5月份了,时间过得好快啊,日记倒是没有写多少,生活也好像没什么进步 论文难道就这样吗,但是确实好像不用什么创新的地方 时间匆匆如流水,好像已经5月15号了 本科生的进度也是需要加快了,两周时间吧 每天好像
2024-05-13
新的一年新的开始 新的一年新的开始
回首2023 ​ 2024年到来,我终于想起这里还有我的博客,从我心血来潮建立到现在好像只有8 9月份在努力的每天记录,不得不说那两个月是我用心学习的两个月。 ​ 本来的方向是做医疗知识图谱,但是现在又换了赛道,从之前的9月份一整
2024-04-30
时序思考 时序思考
新的开始,目前发现一个好的方向那就是patch,我想在这方面下功夫做出我自己的代码 但是最近的工作感觉是有在这个方面,但是基本上都在长时序预测上面,在分类上面我觉得应该应该是有区别的 所以 我觉得通道独立这个是 不太对的,我觉得需要是
2024-01-24
图签名函数 图签名函数
图形签名函数(Graph Signature Function)是一种数学函数,它用于将图形(graphs)中的结构信息转化为数值或向量表示,以便进行图形分析、比较和处理。图形可以是网络、社交关系图、分子结构图、地理信息图等各种复杂结构的
2023-09-25
evoExplore evoExplore
这篇也是讲述时序知识图谱推理的工作。 Temporal knowledge graph representation learning with local and global evolutions 关系的连续建立可以看作是离散的顺
2023-09-25
实体的连接策略 实体的连接策略
说实话好久没有写了,最近有点忙没有更新,很抱歉。差不多有两周时间了,把攒的东西写一写,说实话最近的研究方向可能要换了,所以也是就当做是积累吧。 一个实体的连接策略会影响它与其他实体建立关系的可能性,因为连接策略决定了实体在知识图谱或网络中
2023-09-25
Time2Vec Time2Vec
我们使用 τ 来表示时间的标量概念 将时间特征和其他的特征连接在一起 拼接 我们设计了一种时间表示,可用于通过可学习参数逼近任何函数。 主要的函数 上面的 ω φ是可以学习的参数 直观地说,位置可以被认为是时间,项目可以被认为是当
2023-09-10
TiRGN TiRGN
TiRGN: Time-Guided Recurrent Graph Network with Local-Global Historical Patterns for Temporal Knowledge Graph Reasoning
2023-09-10
New Hawkes Transformer Reasoning New Hawkes Transformer Reasoning
[TOC] Transformer 有两种变体,它们分别捕获瞬时结构信息和时间演化信息,以及一种新的关系连续时间编码函数,以促进 Hawkes 过程的特征演化。 注意: 在这篇论文里里面,我们舍弃了 RGCN 领域聚合器,(RGC
2023-09-10
Graph Hawkes Transformer Graph Hawkes Transformer
[TOC] 这是我首次读到 关于 hawkes过程的用transformer实现的,当然后面也是有另外一个新的,那么我就在这里简单介绍一下这篇论文。 首先我们先区分一下 几种算法之间的区别 算法区别 THP 在计算所
2023-09-04
Self-Attentive Hawkes Process Self-Attentive Hawkes Process
[TOC] SAHP 采用 self-attention 来总结历史事件的影响并计算下一个事件的概率。 自注意力适应以增强强度函数的表达能力。该方法增强了模型预测和模型可解释性。 结构图如下 结构图 传统的自我注意的
2023-09-03
自我拉扯 自我拉扯
9月2号宿舍聚会东港音乐喷泉 更新昨天的情况 昨天是研二宿舍的第一次出去吃饭,去的是黑石礁酒楼,感谢老黄请客,也算是太有影响力了非常感谢 吃到了十分有名的茄盒,但是太油了没有吃掉全部,把核心吃掉了还不错 后面去了东港看音乐喷泉,还是
2023-09-03
The Graph Hawkes Process The Graph Hawkes Process
[TOC] Introduce Hawkes过程是一种自激励点过程,用于对事件序列建模和分析。它的核心概念包括以下几个要素: 强度函数(Intensity function):强度函数 λ(t) 是Hawkes过程中的关键和核心
2023-08-28
TECHS TECHS
2023-08-23 索冀峰
transformer transformer
2023-08-23 索冀峰
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