AlphaFold为什么能精准预测蛋白质结构? | 返朴
接下来,这个输入序列被转换成两种不同的信息,传入后面的神经网络进行迭代和学习。第一个信息,上面的“MSA”是多序列对比(MutipleSequenceAlignment)的缩写,意思是说,我们从一个现有的基因数据库中搜索出与当前输入序列最接近的一些序列进行对比。当然,搜出来的这些序列不一定是存在于人体中的,图中就举例了三个类似...
...品过经史子集,研过算法结构,啃过句法文法,train过神经网络
在这个文理交叉专业,她既要学习古代汉语、理论语言学和现代汉语语法研究,又要学习高等数学、程序设计和数据结构与算法。割裂,成了她的大学关键词。林子闯出了一条自己的路径。大二开始,她在信息科学技术学院(下称信科)实验室实习,大三发了两篇AI顶会一作论文;毕业后去了硅谷的谷歌总部,在自然语言处理(NLP)研...
AlphaFold 为什么能精准预测蛋白质结构?
接下来,这个输入序列被转换成两种不同的信息,传入后面的神经网络进行迭代和学习。第一个信息,上面的"MSA"是多序列对比(MutipleSequenceAlignment)的缩写,意思是说,我们从一个现有的基因数据库中搜索出与当前输入序列最接近的一些序列进行对比。当然,搜出来的这些序列不一定是存在于人体中的,图中就举例了三个类...
科学家为脉冲神经网络引入新架构,为未来基于神经形态网络的超大...
通过此,可以缩小脉冲神经网络和传统人工神经网络在架构设计上的间隙。完成上述步骤之后,他们为脉冲神经网络领域成功引入了新算子和新架构,让神经形态计算在拥有低能耗优势的同时,任务性能也能迈上一个台阶。课题组相信预计在两年之内,继续沿着这个方向进展的话,脉冲神经网络的性能将完全可以和人工神经网络比肩,并且前者...
...TensorFlow-GNN 1.0发布:动态和交互采样,大规模构建图神经网络
训练设置是,通过将输出层放置在已标记节点的GNN的隐藏状态之上、计算损失(以测量预测误差)并通过反向传播更新模型权重来完成的,这在任何神经网络训练中都是常见的。除了监督训练之外,GNN也可以以无监督的方式训练,可以让我们计算节点及其特征的离散图结构的连续表示(或嵌入)。
第三代神经网络模型:面向AI应用的脉冲神经网络
1.神经元模型2.编码方式3.学习算法4.网络结构5.总结和展望1997年,WolfgangMaass于《Networksofspikingneurons:Thethirdgenerationofneuralnetworkmodels》一文中提出,由脉冲神经元构成的网络——脉冲神经网络(SNN),能够展现出更强大的计算特性,会成为继人工神经网络后的“第三代神经网络模...
预训练通用神经网络CHGNet,实现基于电荷的原子模拟
从头算分子动力学(AIMD)与密度泛函理论(DFT)相结合,可以通过显式计算密度泛函近似内的电子结构,产生具有量子力学精度的高保真结果。长时间、大规模的自旋极化AIMD模拟对于研究离子迁移、相变和化学反应至关重要,具有挑战性且计算量极大。诸如??net和DeepMD之类的MLIP,为弥合昂贵的电子结构方法和高效的...
...ICML收了一篇论文:没算法没实验|向量|定理|微分|icml|神经网络...
众所周知,人工神经网络具有万能逼近能力,宽或深的前馈网络可以任意逼近紧集上的连续函数。然而,在AlphaFold、BERT和GPT等实际应用中,残差网络结构比前馈结构更受青睐。据观察,残差网络(ResNet)可以视为动力系统的前向欧拉离散,这种关系催生了一系列基于动力系统的神经网络结构,例如连续情形的NeuralODE等。基于动力系统...
人类抖M计划:如何造出一个会反叛的机器人?
那有什么办法把AI的视角固定下来吗?一种是白名单方法:人类告诉AI你是什么,比如职业、经历、性别、所在的位置、穿着,等等事无巨细。一种是黑名单方法:人类营造一个真实的环境边界,限定AI不是什么,让它据此来寻找自己的身份。在这两种方法里,我觉得黑名单更有戏,因为它更接近人类自我认知的方式。
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
编码器-解码器架构主要由编码器(encoder)和解码器(decoder)两个组件组成。编码器将长度可变的输入序列转换为具有固定长度的中间状态(通常被称为上下文向量或编码向量)。输入序列中的每个元素经过编码器的神经网络层进行处理,逐步地讲信息传递到隐状态中,最终构建出上下文向量。编码器的隐藏状态则被用作解码器的...