QB 伯晓晨/李昊/陈河兵团队合作提出从三维染色质结构中高效检测...
另外,研究团队使用图卷积神经网络(GCN)模型对三维染色质的拓扑结构进行建模,从而有效捕获染色质空间结构特征并预测拷贝数变异,以了解染色质空间相互作用背后的机制。同时,团队进行了一系列Hi-C数据扰动实验,以评估基于图神经网络模型捕获与CNV相关的染色体结构关键特征的能力。图1从Hi-C中预测拷贝数变异的机器学习方法...
卷积神经网络CNN架构实现细胞生长和作用机制的数据提取
卷积层:用来提取图像的局部特征。通过卷积核的过滤提取出图片中局部的特征,类似初级视觉皮层进行初步特征提取。池化层:用来大幅降低参数量级,实现数据降维。下采样实现数据降维,大大减少运算量,避免过拟合。全连接层:用来输出想要的结果。经过卷积层和池化层处理过的数据输入到全连接层,得到最终想要的结果。人类视觉...
上理工团队开发超快速的卷积光学神经网络,助力人工智能成像
顾敏表示,随着技术的不断发展和完善,卷积光学神经网络将在自动驾驶、机器人视觉、医学成像等多个领域发挥更大作用,为人类的生活带来更多便利,为科学研究提供更强大的工具。作者:储舒婷文:储舒婷图:受访方供图编辑:吴金娇责任编辑:樊丽萍转载此文请注明出处。
【图解深度学习】卷积神经网络结构组成与解释
1x1卷积即用1x1的卷积核进行卷积操作,其作用在于升维与降维。升维操作常用于chennel为1(即是通道数为1)的情况下,降维操作常用于chennel为n(即是通道数为n)的情况下。降维:通道数不变,数值改变。升维:通道数改变为kernel的数量(即为filters),运算本质可以看为全连接。卷积计算在深度神经网络中的量...
如何让等变神经网络可解释性更强?试试将它分解成「简单表示」
更一般地,不同c的卷积可对应图像处理中广泛使用的各种映射。现在,就可以定义这种情况下的C^2_n等变神经网络了。其结构如下:其中每个箭头都是一个卷积。此外,W通常是??或V。上图是一张卷积神经网络的(经过简化的)图像,而该网络在机器学习领域具有重要地位。对于该网络的构建方式,值得注意的...
想用FPGA加速神经网络,这两个开源项目你必须要了解
主要功能如下图所示:DPU详细介绍:PG338PG366Xilinx深度学习处理器单元(DPU)是一个专门用于卷积神经网络的可编程引擎(www.e993.com)2024年10月23日。该单元包含寄存器配置模块、数据控制器模块和卷积计算模块。在DPU中部署的卷积神经网络包括VGG、ResNet、GoogLeNet、YOLO、SSD、MobileNet以及FPN等。
Nature子刊:任兵团队开发全新高通量单细胞染色质构象捕获技术...
近年来,ecDNA上癌基因及其调控元件的扩增复制已被证实在肿瘤进化与抗药性中有着重要作用。通过结合拷贝数、染色体互作分布等多种特征,研究团队训练了基于卷积神经网络的ecDNA预测模型(ecDNAcaller),不仅能有效区分单细胞内特定基因组位点是否在ecDNA上,同时还可有效区分ecDNA与其染色体上同源区域(均质染色区,HSR)。
神经网络、Transformer、占据网络...晦涩难懂吗?看完这篇文章你...
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...
PNAS速递:揭示图卷积神经高效的原因
通过分析图噪声、特征噪声和训练标签数量之间的相互作用,该研究展示了风险是如何被塑形的。这些发现不仅适用于风格化模型,还能捕捉到真实世界和数据集中的定性趋势。利用本文分析,可以进一步提高异质数据集上图卷积网络模型的性能。图1在具有不同噪声水平的数据集上,针对不同图神经网络架构、不同损失(有或没有显式...
卷积神经网络中的池化操作:减少计算量,提高泛化性能
在卷积神经网络(CNN)中,池化操作作为一种常见的特征提取手段,扮演着重要的角色。它通过减少特征图的尺寸和数量,从而有效地减少了网络的计算量,同时能够提高网络的泛化性能。本文将深入探讨池化操作在卷积神经网络中的作用和机制,介绍不同类型的池化方法及其特点,并讨论池化操作对网络性能的影响和未来的发展方向。