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ComplEx é um modelo baseado em redes neurais para embeddings de gráficos de conhecimento que captura relacionamentos complexos.
DistMult é um modelo baseado em tensor usado para embeddings de gráficos de conhecimento e previsão de links.
RotatE é um modelo de incorporação de gráficos de conhecimento que utiliza incorporações baseadas em rotação para entidades e relações.
TransE é um modelo para embeddings de gráficos de conhecimento que representa entidades e relacionamentos em um espaço vetorial contínuo.
TransH é um modelo de incorporação de grafo de conhecimento que projeta entidades em hiperplanos para uma melhor representação de relacionamentos.