谷歌DeepMind再放大招!AlphaProteo直接设计全新结合蛋白,加速药物...

2024年9月13日 - 网易

1.1全连接深度神经网络DNN在基因组学中的应用举例1.2卷积神经网络CNN在基因组学中的应用举例1.3循环神经网络RNN在基因组学中的应用举例1.4图卷积神经网络GCN在基因组学中的应用举例2.无监督的神经网络算法2.1自动编码器AE在基因组学中的应用举例2.2生成对抗网络GAN在基因组学中的应用举例基因组常用深度学习框...

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卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?

2024年2月12日 - 腾讯新闻

平移不变性:CNN具有平移不变性,即对输入数据的平移操作不会改变网络的输出。这使得CNN在处理图像等数据时具有一定的鲁棒性。多层次的特征学习:CNN通过堆叠多个卷积层和池化层,可以逐层地学习更加抽象和高级的特征表示,从而提高模型的表达能力。并行计算:CNN中的卷积操作可以并行计算,适合在GPU等硬件上进行高效的计算,加...

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《储能科学与技术》推荐|张浩等:基于机器学习方法的锂电池剩余...

2024年10月25日 - 新浪

卷积神经网络(convolutionalneuralnetworks,CNN)架构,典型的包含由卷积层、汇集层和完全连接层[图3(d)],基本逻辑是通过过滤器卷积操作从输入数据中提取空间信息,并利用池化层简化特征维度,最终通过全连接层进行回归预测。CNN的核心优势在于其高效的空间信息提取与降维能力。在电池RUL预测领域,Hsu等利用双CNN模型缩减数...

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Nature与Science同时出王炸!生命科学领域又一位“天才少年”诞生...

2024年10月24日 - 新浪

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高分时刻!农大博士放出大招连发3篇Nature!

2024年10月16日 - 网易

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人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用

2024年1月18日 - 新浪

1.2.1.循环神经网络-RNN1.2.1.1.循环神经网络循环神经网络(RNN)于2010年被首次应用于语言模型的训练,其基本结构即为基本的隐变量自回归模型(www.e993.com)2024年11月9日。RNN模型在每一个时间步都进行隐变量计算,并基于计算得到的隐变量对本时间步的输出进行预测。对于每一个时间步,RNN的隐变量与上一个时间步使用相同的定义...

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自动驾驶中神经网络、Transformer、占据网络...是什么?看完这篇...

2024年7月21日 - 腾讯新闻

可以用一个简单的卷积神经网络(CNN)来说明层归一化在图像处理中的作用。如果是无层归一化的网络的情况下,每一层的输入可能具有不同的分布,这样再做梯度传递及下降过程中,就会因为不同的分布导致每层更新的模型权值差别较大,此时,模型就会发散。这就是我们经常碰到的梯度爆炸。另外一方面,当网络较深时,梯度需要通...

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2023年David Baker团队连发5篇Nature和Science论文,开启AI蛋白质...

2024年3月11日 - 网易

通过深度神经网络模型和注意力机制的应用,可以更准确地预测蛋白质的折叠和结构。蛋白质序列设计:深度学习可以用于预测蛋白质序列的功能和稳定性。通过神经网络模型和自然语言处理技术的结合,可以设计出具有特定功能和稳定性的蛋白质序列,例如酶活性、药物靶点等。蛋白质-蛋白质相互作用预测:深度学习模型可以预测蛋白...

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神经网络、Transformer、占据网络...晦涩难懂吗?看完这篇文章你...

2024年6月16日 - 腾讯新闻

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入门必读,写给初学者的人工智能简史

2024年7月27日 - IT之家

等到神经网络(联结主义)重新崛起,已经是十多年后的事情了。我们待会再详细说。最后,说说行为主义。行为主义,也称为进化主义或控制论学派。他们认为,通过与环境的互动来学习和适应,从而改进自身行为,就是行为主义认为的智能。智能取决于感知和行动,不需要知识、表示和推理,只需要将智能行为表现出来就好。

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