开源项目教程：完全双曲神经网络（Hyperbolic Neural Networks）

本教程将引导您了解并使用从GitHub获取的Hyperbolic Neural Networks开源项目。该项目基于论文实现，探索了在双曲线空间中进行深度学习的新方法，以更好地捕获数据的层次结构。以下是该项目的关键要素概览：

1. 目录结构及介绍

项目的主要目录结构如下所示，每个主要子目录对应不同任务或组件的代码实现：

• kg: 包含用于知识图谱完成的相关代码。
• gcn: 提供了用于网络嵌入的代码，适用于图神经网络场景。
• mt: 包含机器翻译实验的代码，特别是包含了Lorentz线性层的实现细节。

此外，项目根目录通常会有一个README.md文件，提供快速入门指南、各部分的详细说明以及如何运行实验的指示。

2. 项目启动文件介绍

虽然具体的启动文件名未直接提及，这类开源项目通常会在根目录下或特定任务子目录内提供一个或多个脚本来方便启动实验。比如，在mt目录下，可能有一个名为run_experiment.sh的bash脚本，它封装了运行机器翻译模型所需的命令。要启动项目，您一般需要寻找这样的脚本，并根据其注释或外部配置文件来调整参数。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件通常负责设置实验的具体参数，如学习率、批次大小等。这些文件可能命名为.yaml、.json或者直接是带有默认参数的Python脚本（例如config.py）。在mt、kg或gcn子目录中，可能有各自的配置文件，定义对应任务的超参数。查阅这些文件并根据自己的需求进行修改是调优模型性能的关键步骤。

实践指导

1. 阅读文档：首先，详细阅读根目录下的README.md文件，获取如何构建环境、安装依赖项的指导。
2. 环境准备：确保您的开发环境中已安装必要的库和工具，这通常通过查看项目的requirements.txt文件或文档中的指引完成。
3. 配置设置：找到或创建配置文件，并根据项目需求进行个性化调整。
4. 运行实验：利用提供的脚本启动您的实验。确保理解脚本中的各个参数和它们对实验的影响。

请注意，由于直接指向的仓库链接不具体，以上内容是根据您的请求模板和常见开源项目结构编写的通用指导。对于实际项目，务必参照项目最新的README.md获取最准确的启动和配置指令。