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...
LeCun新作:神经网络在实践中的灵活性到底有多大?
CNN从具有空间结构的数据中获益匪浅,当空间结构通过排列被打破时,拟合的样本就会减少。而MLP缺乏这种对空间结构的偏好,因此它们拟合数据的能力是不变的。另外,用高斯噪声代替输入可提高两种架构的容量,这可以解释为,在高维中,嘈杂的数据相距甚远,因此更容易分离。值得注意的是,与随机输入相比,CNN可以拟合具有语义标...
登顶Nature!打破国际难题!95后博士再获重大突破,力学超材料领域...
通过建立函数替代模型,基于人工神经网络架构的深度学习算法在超材料设计过程中展现出了显著的快速性与准确性,成功弥补了传统设计方法(如试错法、与数值分析结合的优化算法等)的不足。由于超材料特征参数与其性质(如带隙、能带曲线、传递系数等)存在映射规律,无论这个规律有多复杂,深度学习模型都可以模拟。所以,一般而...
太强了!深度学习的Top10模型!|算法|向量|卷积|神经网络|spider...
MaxPooling2D,Flatten,Dense#设置超参数input_shape=(28,28,1)#假设输入图像是28x28像素的灰度图像num_classes=10#假设有10个类别#创建CNN模型model=Sequential()#添加卷积层,32个3x3的卷积核,使用ReLU激活函数model.add(Conv2D(32,(3,3),activation='relu',input_shape...
AI底层逻辑(2):人工智能会变得像人一样吗?
“神经网络”主要模拟的是大脑皮层结构,因此最接近的,是前面讲到的人要费力气的“慢思考”。对于人类来说,解逻辑题、计算最优路径和符号运算都不是与生俱来的本能,需要集中精神、克服困难,才能得出正确答案,然而对于人工智能来说,这都是最容易不过的问题,只需要足够的数据和一定的规则,就可以分析处理海量信息。对...
AI究竟是帮助医生还是损害医生的诊断?华人学者顶刊论文表明,这...
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(www.e993.com)2024年10月23日。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...
使用PyG进行图神经网络的节点分类、链路预测和异常检测
在构建GCN之前,只使用节点特征来训练MLP(多层感知器,即前馈神经网络)来创建一个基线性能。该模型忽略节点连接(或图结构),并试图仅使用词向量对节点标签进行分类。模型类如下所示。它有两个隐藏层(Linear),带有ReLU激活,后面是一个输出层。importtorch.nnasnn...
破解生物界50年重大挑战!DeepMind用AI精准预测蛋白质结构
▲AlphaFold神经网络模型架构如果想要实现上述这一过程,模型必须要“理解”图中蛋白质内的相互作用和影响。因此,AlphaFold研究团队创建了一个基于注意力的神经网络系统,通过端到端训练解释该图结构,同时对所隐含的信息进行推理预测,此外,AlphaFold还使用相关的蛋白质进化序列、多序列比对(MSA)以及氨基酸残基对表示法作为...
可微图学习&弱监督,中山大学提出新型行人重识别方法和史上最大...
就原理而言,该方法首先将行人图像按拍摄时间段分组成袋并分配袋类别标签,然后结合图模型和深度神经网络捕获一个袋中所有图像之间的依赖关系,从而为每张图像生成可靠的伪行人类别标签,作为行人重识别模型训练的监督信息;接着进一步将图模型可微化,实现图模型和行人重识别模型的一体训练;最后将图模型损失和重识别损失的...
清华大学博士生涂锋斌:设计神经网络硬件架构时,我们在思考些什么...
在执行过程当中,大家看左边大的矩形就是我们的DNA架构,它会不断地从处理中读取配置信息,随后会根据需求从片外的DRAM里读取数据和权重,在片上进行神经网络的计算,在计算过程中因为片上存储有限,它会将数据再写出到片外的DRAM,这个过程是不断的迭代,就以图中1234的次序进行迭代,以完成整个神经网络一个计...