文件名称：AmpliGraph：用于在知识图上进行表示学习的Python库https://docs.ampligraph.org
文件大小：1.68MB
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更新时间：2024-02-23 23:15:24
machine-learning knowledge-graph representation-learning relational-learning graph-embeddings
基于TensorFlow的开源库，可预测知识图中概念之间的链接。 AmpliGraph是用于关系学习的一组神经机器学习模型，这是机器学习的一个分支，用于处理知识图上的监督学习。 如果需要，请使用AmpliGraph ： 从现有知识图中发现新知识。 使用缺少的语句来完成大型知识图。 生成独立的知识图嵌入。 开发和评估新的关系模型。 AmpliGraph的机器学习模型会生成知识图嵌入，即度量空间中概念的矢量表示： 然后，它将嵌入与特定于模型的评分功能相结合，以预测看不见和新颖的链接： 主要特点 直观的API ：AmpliGraph API旨在减少学习预测知识图中链接的模型所需的代码量。 支持GPU的GPU ：AmpliGraph基于TensorFlow，旨在在CPU和GPU设备上无缝运行-加快培训速度。 可扩展：通过扩展AmpliGraph基本估计量，滚动自己的知识图嵌入模型。 模组 AmpliGraph包括以下子模块： 数据集：辅助函数，用于加载数据集（知识图）。 模型：知识图嵌入模型。 AmpliGraph包含TransE ， DistMult ， ComplE