Closed PJHgh closed 3 years ago
model
user knowledge state
주어진 문제를 풀 때 user가 가지고 있는 해당 문제와 관련된 지식 정보
→ batch normalization (size = 2)
→ dense layer (size = [emb size])
→ layer normalization ⇒ emb size 축으로 normalization
→ tanh ⇒ user가 가진 tag, class의 지식 수준
question knowledge mask
주어진 문제를 풀기 위해 필요한 tag, class의 정보 비율 (size = [2*emb size])
→ sigmoid ⇒ mask 생성
final layer
user knowledge state question knowledge mask (size = [2emb size])
→ dense layer (size = [1])
→ sigmoid (size = [1]) ⇒ prediction
model
user knowledge state
주어진 문제를 풀 때 user가 가지고 있는 해당 문제와 관련된 지식 정보
→ batch normalization (size = 2)
→ dense layer (size = [emb size])
→ layer normalization ⇒ emb size 축으로 normalization
→ tanh ⇒ user가 가진 tag, class의 지식 수준
question knowledge mask
주어진 문제를 풀기 위해 필요한 tag, class의 정보 비율 (size = [2*emb size])
→ sigmoid ⇒ mask 생성
final layer
user knowledge state question knowledge mask (size = [2emb size])
→ dense layer (size = [1])
→ sigmoid (size = [1]) ⇒ prediction