关系卷积网络：一种学习层次关系表示的框架

Oct, 2023

关系卷积网络：一种学习层次关系表示的框架

Relational Convolutional Networks: A framework for learning representations of hierarchical relations

Awni Altabaa, John Lafferty

TL;DR深度学习中一个日益成熟的研究领域是开发能够学习关系特征的显式表示的架构。本文提出了一个叫做 “关系卷积网络” 的架构框架，重点研究了学习分层关系表示的问题，并通过一系列实验展示了如何利用关系卷积网络提供有效的建模方法来处理具有层次结构的关系任务。

Abstract

A maturing area of research in deep learning is the development of architectures that can learn explicit representations of relational features. In this paper, we focus on the problem of learning representations

deep learning relational features hierarchical relations relational convolutional networks modeling relational tasks

发现论文，激发创造

基于卷积的知识图谱嵌入的多关系建模

本研究提出了一种利用卷积神经网络和注意力机制解决多关系表示学习中多重关系语义连接问题的模型 ConvMR，我们使用 FB15k-237 和 WN18RR 数据集进行实验，结果表明该模型能够显著提高平均 Rank 和处理不常见实体的效率。

Oct, 2022

多维图卷积网络

本文研究了面向多维图形的图卷积网络模型 mGCN，旨在捕捉学习多维图形节点级表示中的丰富信息，并在真实世界的多维图形上进行了全面实验，证明了该框架的有效性。

Aug, 2018

关系数据的神经网络

该研究针对深度神经网络在社交网络分析等结构化领域表现不佳的问题，提出了一种新方法，即基于关系随机游走的特征和参数共享的关系神经网络。实验证明，该方法在多个标准关系数据集上的表现优于多种神经网络和统计关系模型。

Aug, 2019

结合循环神经网络和卷积神经网络进行关系分类

本文针对 SemEval 2010 关系分类任务，研究了两种不同的神经网络结构：卷积神经网络和循环神经网络。我们分别演示了模型不同结构的效果，并提出了一种针对卷积神经网络的新型上下文表示法和针对连接主义双向循环神经网络的排名损失优化方法。最后，我们展示了使用简单投票方案将卷积神经网络和循环神经网络结合起来可以提高结果的准确性。我们的神经模型在 SemEval 2010 关系分类任务上获得了最先进的结果。

May, 2016

图卷积强化学习

本文提出了一种使用图卷积强化学习的方法，通过使用关系内核捕获代理之间的相互作用来适应多代理环境的动态，并利用逐渐增大感受野的卷积层产生潜在特征来学习合作，此外，为了保持一致性，还使用了时间关系正则化方法。实验表明，该方法在各种合作场景中显着优于现有方法。

Oct, 2018

一种关系增强的全卷积网络用于航空场景的语义分割

本研究提出了空间关系模块和通道关系模块，可用于学习和推理任何两个空间位置或特征图之间的全局关系，并产生关系增强的特征表示。研究团队在利用两个航空图像数据集进行的语义分割任务中使用这些模块，取得了相当优异的结果，比基准模型有显著提升。

Apr, 2019

循环关系网络

本文介绍了一种广义的循环关系网络，它可以增强任何神经网络模型的能力，以进行多步关系推理，通过将物体表示为图形，解决需要关系推理链的任务，例如回答有关物体之间关系的复杂问题或解决需要相互约束的解决方案的难题，并在 bAbI 文本问答数据集和数独难题的求解中实现了最优结果。

Nov, 2017

升级关系神经网络

本文提出了一种结合关系逻辑表示和神经网络学习的方法，通过关系规则和反映给定训练或测试关系实例结构的深层神经网络的组合实现层次关系建模，从而实现对潜在关系概念的学习，该方法在 78 个关系学习基准测试中表现良好。

Aug, 2015

使用深度关系网络检测视觉关系

通过深度关系网络的嵌入式框架，探讨和利用对象之间以及它们的关系之间的统计依赖关系，从而实现更好的图像理解能力。

Apr, 2017

图像识别的本地关系网络

本文提出了一种新的图像特征提取器 —— 局部关系层，它基于局部像素对的组合关系自适应地确定聚合权重，从而更高效地将视觉元素组合成更高级别实体，提供更好的语义推理，通过局部关系层构建的神经网络（LR-Net）在大规模识别任务中具有比其卷积网络更大的建模能力，如 ImageNet 分类。

Apr, 2019