作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱前言：机器学习系列文章常含有大量公式，若需获取本文全部的手书版原稿资料，扫码关注公众号【AI机器学习与知识图谱】，回复: 高斯分布第一讲 即可获取。原创不易，转载请告知并注明出处！扫码关注公众号，定期发布知识图谱，自然语言处理、机器学习等知识，添加微信号【17865190919】进讨论群，加好友时备注来自CSDN。二话

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作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱本文分享一篇多关系知识图谱表示学习汇报ppt，介绍近几年及2020新出的共七篇处理异质图的模型。先列出该汇报ppt中将要介绍的七篇论文：一、Motivation异质知识图谱研究的对象便是如何处理多关系知识图谱，多关系知识图谱中模型在做节点表征时便需要充分考虑到关系Relation，也就是边Edge对于实体表征的作用，因

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱本文介绍一篇解耦合Transformation和Propagation操作的自适应深度图神经网络模型DAGNN（KDD 2020），介绍DAGNN模型核心点和模型思路，完整汇报ppt获取请关注公众号回复关键字：DAGNN一、Motivation1. Over-fitting： 在CNN卷积神经网络中，若CNN网络结构过

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作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱本文介绍一篇基于生成式的图谱预训练模型GPT-GNN（KDD 2020），介绍GPT-GNN模型核心点和模型思路，完整汇报ppt获取请关注公众号回复关键字：GPT-GNN一、BackgroundBackground1、GPT/GPT2.0： GPT和GPT2.0是自然语言处理领域的生成式训练模型，预训练阶段通过大量预料

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作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱本文介绍一篇自适应深度和广度图神经网络表征学习模型Geniepath，介绍Geniepath模型核心出发点和模型思路，完整汇报ppt获取请关注公众号回复关键字：Geniepath一、MotivationPoint1： 在自然语言处理邻域中，一句话中词的上下文是很显然的，便可利用上下文对中心节点进行预测和表征。但在图数据

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱本文主要分享自编码器、变分自编码器和条件变分自编码器的相关知识以及在实际实践中的应用技巧，原创不易转载请注明出处，原稿获取请关注公众号【AI机器学习与知识图谱】回复：自编码器，下面首先简单认识一下：自编码器、变分自编码器和条件变分自编码器之间的关系。1．自编码器： 自编码器结构：Encoder将输入数据进行压缩，Dec