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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明公开了一种基于知识蒸馏与模型量化的知识图谱压缩方法，属于知识图谱压缩领域，包括以下步骤：S1、利用基于1位的二值化神经网络嵌入表示框架对KGE模型的每层网络前的网络权重和嵌入表示进行二值化操作，获得KGE二值化模型；S2、优化KGE二值初始化模型；S3、利用知识蒸馏训练优化后的KGE二值初始化模型；S4、利用KGE二值化模型对输入的知识图谱进行压缩。本发明采用上述基于知识蒸馏与模型量化的知识图谱压缩方法，实现了在资源有限的设备上部署高精度的二值化模型，提高了异构图表示领域的二值化模型性能，可集成到现有的基于深度神经网络的KGE模型中，可同时保持应用场景下的实际应用的高性能和可扩展性。
主权项：1.基于知识蒸馏与模型量化的知识图谱压缩方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、利用基于1位的二值化神经网络嵌入表示框架对KGE模型的每层网络前的网络权重和嵌入表示进行二值化操作，获得KGE二值初始化模型；S2、优化KGE二值初始化模型：通过反向传播中的二元算子的近似导数对KGE二值初始化模型的浅层结构进行优化；同时通过提取比例因子和单一可伸缩的学习因子恢复网络权重二值化过程中丢失的因子；S3、利用知识蒸馏训练优化后的KGE二值初始化模型，得到最终训练好的KGE二值化模型；S4、在资源有限的设备上部署KGE二值化模型，利用KGE二值化模型对输入的知识图谱进行二值化的推理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 基于知识蒸馏与模型量化的知识图谱压缩方法
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