03 2021 档案
摘要:摘要 这篇文章提出了AKT模型, 使用了单调性注意力机制, 考虑过去的做题记录来决策未来的做题结果, 另外使用了Rasch 模型来正则化习题和概念的嵌入。 AKT方法 1上下文感知表示和知识检索 通过两个encoder使用单调性注意力机制,分别将原始的习题嵌入 \(\{\mathbf{x}_1,..
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摘要:本文旨在总结目前看过的关于在知识追踪(Knowledge Tracing)中使用Attention的文章 EKT: Exercise-aware Knowledge Tracing for Student Performance Prediction EERNN EERNN负责对习题进行嵌入表示,原
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