heterogeneous graph2 CS224w - 10. Heterogeneous Graphs and Knowledge Graph Embeddings Part 2 Knowledge Graph Completion: TransE, TransR, DistMul, ComplEx 기존의 문제에서는 모든 그래프가 비어있었고 (node만 있고 edge가 없음), edge를 예측해야했습니다. 여기서 변형하여, KG에서 특정 node와 다른 node가 특정 relation을 갖고 있는지 없는지를 맞추는 문제로 바꿀 수 있습니다. 이 작업은 node의 embedding vector가 필요합니다. 그냥 embedding vector는 아니고 triple의 embedding vector입니다. Head와 relation과 tail의 embedding vector가 필요한 상황입니다. TransE의 경우 마치 node2vec과 같은 vector embedding을 추구합니다. Obama.. 2022. 3. 31. CS224w - 10. Heterogeneous Graphs and Knowledge Graph Embeddings Part 1 지금까지 저희는 단일한 종류의 edge로 이루어진 graph만을 다루었습니다. 그런데 만약 여러개의 edge가 있다면 어떻게 해야할까요? Heterogeneous Graphs and Relational GCN (RGCN) 일단 정의부터 다시 시작해야 합니다. 기존에 그래프를 G=(V,E)에서 정의하던 것을 넘어, G=(V,E,R,T)로 정의하게 됩니다. R은 edge의 type, T는 node의 type이 되겠습니다. RGCN에 대해 이야기 하기 전 우리가 기존 GNN을 어떻게 접근했는지 확인해봅시다. 각 node는 l번째 layer에서 message m(l)u을 생산하는데 이는 전 단계의 message aggregation의 결과인 h(l−1)u에 .. 2022. 3. 31. 이전 1 다음
