神经网络的知识图谱推理模型

知识图谱是一种以图的形式组织和表示知识的结构，而神经网络是一种强大的机器学习模型。结合神经网络和知识图谱的推理模型，可以有效地进行知识表示和推理。本文将介绍几种基于神经网络的知识图谱推理模型，并提供相应的源代码。

1. 知识图谱表示学习模型
   知识图谱表示学习模型旨在将知识图谱中的实体和关系映射到低维向量空间，以便于神经网络对知识进行推理。其中，TransE是一种常用的模型，它假设实体和关系之间存在线性的关系。以下是一个简化的TransE模型实现示例：

import torch
import torch.nn as nn

class TransE(nn.Module):
    def