机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】
3.5.1采用Tensorflow构建卷积神经网络3.5.2训练、验证与测试3.5.3真实值与测试值对比图的批量生成一维周期声子超材料的参数设计4.1研究综述4.2常见的深度学习模型4.2.1多层感知器(MLP)4.2.2多层感知器(MLP)与遗传算法(GA)的结合4.2.3串联神经网络(TNN)4.2.4其它4.3参数设计数据集4.4...
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...
首先,通过Node2Vec算法构造图的节点特征后,使用一个权重参数共享的GCN模型在三种细胞系的不同染色体中进行预测,预测准确率达97.18%、94.87%和95.81%,结果表明与CNV相关的染色质空间结构特征在不同染色体上具有高度相似的模式。图卷积神经网络模型在不同细胞系中的迁移预测性能基于前述研究结果,团队采用迁移学习策略评...
时空图神经网络ST-GNN的概念以及Pytorch实现
将标量时间序列数据集转换为图形数据结构是一个将传统数据转换为图神经网络可以处理的形式的关键步骤。这里描述的功能和类如下:邻接矩阵的定义:AdjacencyMatrix函数定义了图的邻接矩阵(连通性),这通常是基于手头物理系统的结构来完成的。然而,在这里,作者仅使用了一个全1矩阵,即所有节点都与所有其他节点相连。股市数...
入选ICML!人大团队将等变图神经网络用于靶蛋白结合位点预测,性能...
第一个模块为局部几何建模模块(LocalGeometricModeling),用于提取每个表面原子的局部几何信息;第二个模块为全局结构建模模块(GlobalStructureModeling),用于描述蛋白质的化学和空间结构;最后一个模块为表面信息传递模块(SurfaceMessagePassing),通过传递表面原子上的等变信息,进而捕获表面的几何形状。局部几何建...
AI赛道万字报告:前世、今生及未来
通过神经网络的多层结构提取数据中的高级特征,特别适合处理非结构化数据(如图像、语音、文本),适用于图像识别、自然语言处理、医疗影像分析等场景。2.3.3自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)NLP是让计算机理解、处理和生成人类语言的技术,通过分析文本或语音进行语义理解和响应。
追问daily | 人工视觉无法超越正常水平;解码狗狗的大脑活动:动作...
研究结果揭示了一种新的相对位置编码原则,即“空间双字母组合”,这种编码方式通过低频和高频敏感单元的层次结构实现(www.e993.com)2024年10月23日。此外,通过对比识字和不识字网络,发现识字显著提高了神经可辨别性,使其在早期和晚期视觉阶段对特定字母和位置产生更强的响应。#卷积神经网络#文字识别#空间双字母组合...
李德毅院士:人类的四种基本认知模式
机器通过学习大规模数据样本来训练一个深度神经网络大模型架构中的结构参数和上亿级数量的连接权重。对于卷积神经网络、Transformer等各类深度学习模型(图3),如果算力足够大,由大量人工神经元和相互连接权重构成的深度神经网络具有逼近任意复杂函数的泛化能力。机器基于大量的示例可以自主学习完成感知识别,无须进行显式编程...
人工智能大模型神奇的“涌现”到底是什么? | 陈经
BP神经网络结构,一个隐藏层后来大放光彩的深度学习、大模型,在这个阶段其基本结构和训练框架已经有了。多层神经网络前后连接,对应人工智能的“连接主义”。前向传导计算出最终节点的结果,与样本对比产生“误差”,一层层反向传播回去,用“梯度下降”等方法反复修改系数,让误差降低,优化整体的“损失函数”。这些看上去...
抛弃高精度地图旧模式,走向视觉感知新时代?
循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)RNN和LSTM用于处理序列数据,如视频帧序列。LSTM能够捕捉时间序列中的长期依赖关系,在自动驾驶中用于行为预测和轨迹规划。TransformerTransformer架构在自然语言处理和计算机视觉领域都取得了显著的效果。VisionTransformer(ViT)将Transformer应用于图像处理,通过自注意力机制捕捉全局...
扩散模型概述:应用、引导生成、统计率和优化
更重要的是,我们展示了由数据分布假设引起的得分函数中的结构属性,例如,低维支持和图模型。然后我们提供了使用选定的神经网络估计得分的统计样本复杂性。我们特别感兴趣的是理解得分估计如何在高维设置中规避维度的诅咒问题。最后,我们研究了估计数据分布的统计速率。