ProjE

class ProjE(*, embedding_dim: int = 50, inner_non_linearity: str | ~torch.nn.modules.module.Module | type[~torch.nn.modules.module.Module] | None = None, inner_non_linearity_kwargs: ~collections.abc.Mapping[str, ~typing.Any] | None = None, entity_initializer: str | ~typing.Callable[[~torch.Tensor], ~torch.Tensor] | None = <function xavier_uniform_>, relation_initializer: str | ~typing.Callable[[~torch.Tensor], ~torch.Tensor] | None = <function xavier_uniform_>, **kwargs)

基础类：ERModel

ProjE 的实现来自 [shi2017]。

ProjE 使用存储在 Embedding 中的 \(d\) 维嵌入向量来表示实体和关系。在这些表示的基础上，该模型使用 ProjEInteraction 来计算分数。

另请参阅

• 官方实现：https://github.com/nddsg/ProjE

初始化模型。

Parameters:

• embedding_dim (int) – 嵌入维度

• inner_non_linearity (str | Module | type[Module] | None) – 内部非线性，或其提示。参见 pykeen.nn.modules.ProjEInteraction

• inner_non_linearity_kwargs (Mapping[str, Any] | None) – 用于实例化非线性的额外基于关键字的参数。

• entity_initializer (str | Callable[[Tensor], Tensor] | None) – 实体表示的初始化器，默认为 xavier_uniform_()。

• relation_initializer (str | Callable[[Tensor], Tensor] | None) – 关系表示的初始化器，默认为 xavier_uniform_()。

• kwargs – 传递给ERModel的额外基于关键字的参数

注意

参数对 (inner_non_linearity, inner_non_linearity_kwargs) 用于 class_resolver.contrib.torch.activation_resolver

解析器的解释及其使用方法在 https://class-resolver.readthedocs.io/en/latest/中给出。

属性摘要

hpo_default	优化模型超参数的默认策略
loss_default_kwargs	默认损失函数类的默认参数

属性文档

hpo_default: ClassVar[Mapping[str, Any]] = {'embedding_dim': {'high': 256, 'low': 16, 'q': 16, 'type': <class 'int'>}}

优化模型超参数的默认策略

loss_default_kwargs: ClassVar[Mapping[str, Any] | None] = {'reduction': 'mean'}

默认损失函数类的默认参数