IJCAIJun, 2019

四元数协同过滤推荐

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TL;DR该研究提出了四元协作过滤（QCF）算法，其基于四元数代数计算，利用 Hamilton 积的表达能力和强大的表示学习能力来帮助学习用户 - 物品之间的交互。作者在六个真实数据集上进行了广泛的实验比对，证明 QCF 在推荐系统中的有效性并优于许多强基线神经网络方法。
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发现论文，激发创造
  • 四元数知识图谱嵌入

    本研究提出了一种基于超复数表示的知识图谱嵌入方法，利用四元数来表示实体并将关系建模为四维空间中的旋转方式，实验证明此方法在关系表示学习方面表现出色并达到了当前领域最好的水平。

    Apr, 2019

  • 多元机器学习的四元数实验结果

    本研究通过实验研究了四元数在多种机器学习算法中的应用。四元数是三维空间中旋转的数学表示，可用于表示复杂数据转换。通过随机生成的四元数数据和相应标签，将四元数转换为旋转矩阵作为输入特征，基于四元数和多种机器学习算法，研究表明在预测任务中具有更高的准确度和显著改善的性能。总体而言，本研究为利用四元数进行机器学习任务提供了实证基础。

    Aug, 2023

  • 基于 Jacobi 多项式的用户 - 物品图信号处理的图协同过滤算法

    基于谱变换的方法提出设计 JGCF, 该方法有效地处理稀疏数据集与冷启动用户，并在四个公共数据集上实验表明其在阿里巴巴 - iFashion 等数据集中的性能最高可带来 27.06% 的性能提升

    Jun, 2023

  • 四元数扩展全连接层：超复数乘法的参数化及 1/n 参数

    提出了一种参数化超复数乘法的方法，使得模型可以从数据中学习乘法规则，进而在任意维度的超复数空间上进行运算，从而获得更大的架构灵活性和性能优势。

    Feb, 2021

  • 基于四元数相关性学习的小样本语义分割

    本文提出了一种基于四元数代数的相关学习网络（QCLNet），该网络以四元数域表示相关张量，利用四元数值卷积探索查询子空间的外部关系，并考虑支持子维度的隐藏关系，其在 PASCAL-5i 和 COCO-20i 数据集上的实验结果表明，该方法有效地优于现有的最先进方法。

    May, 2023

  • 四元数卷积神经网络用于异构图像处理

    本文研究基于多元代数的四元数卷积神经网络在彩色图像重建任务上的成功原因，发现其可以更好地学习内部和外部关系以及更少的参数数量与灰度训练的情况下，在重建未看到的彩色图像上表现较好。

    Oct, 2018

  • 基于四元数网络的轻量级高效神经自然语言处理

    本文针对自然语言处理（NLP）任务，提出了一系列轻量级和内存高效的神经网络模型，利用四元数代数和超复数空间进行计算，在不影响性能的情况下减少了模型参数的大小达到 75%。作者提出了四元数变体模型和新的架构，如四元数注意力模型和四元数变换器模型，并在多项 NLP 任务上进行了广泛的实验，证明了所提出的模型的优越性。

    Jun, 2019

  • 四元数图神经网络

    本研究提出四元数图神经网络（QGNN）并将其应用于图分类和节点分类等领域，同时在知识图谱完成任务中取得了最优结果。

    Aug, 2020

  • 深度四元数网络

    本文介绍了如何使用四元数构建深度网络，通过在 CIFAR-10 和 CIFAR-100 数据集上进行端到端训练以及在 KITTI Road Segmentation 数据集上进行端到端训练，我们证明了四元数网络比实数网络和复数网络具有更好的收敛性能，在分割任务中表现尤为突出。

    Dec, 2017

  • 四元数卷积神经网络用于端到端自动语音识别

    该研究论文介绍了一种新的方法，使用四元数代替传统的时间帧维度元素作为输入特征来训练基于 QCNN 和 CTC 模型进行序列到序列映射的语音识别系统，实验结果表明，相较于基于传统卷积神经网络的竞争模型，该方法具有更高的准确率且参数更少。

    Jun, 2018