AI 科普丨图神经网络(GNN)的完整总结!

总结:Cluster-GCN通过节点聚类提高利用率;RWT逐层扩张子图;GraphSAINT减小估计偏差与方差;SHADOW-GNN增强模型可拓展性,缓解过度平滑问题。图5基于子图的采样算法Zeng等人在5个数据集上(表4)比较了4种采样算法在节点分类任务上的准确性性能对比结果如表5所示,基于子图的采样算法在不同数据集上表现更好,microE1...

K均值聚类算法

收敛速度快:在大多数情况下,K-means算法能够较快速地收敛到局部最优解。优化迭代功能:可以在已经求得的聚类基础上进行迭代修正,提高聚类的准确性。K-means算法的缺点:准确度上比不上有监督学习的算法对噪声和离群点敏感:对噪声和离群点敏感,这些点可能会影响聚类中心的计算。需要预设聚类数目:需要预先设定K值(...

【焦点】算法与AI l 激光选区熔化成形大尺寸薄壁件变形控制仿真与...

针对该问题,本研究发展了晶体塑性有限胞元-自洽聚类分析方法,包括离线数据准备和在线快速计算两个阶段。其中,在离线阶段,采用晶体塑性有限胞元法和聚类算法建立实际微观组织代表体元离散数据;在线阶段,采用基于加权余量-子域法的自洽聚类分析和考虑Hall-Petch效应的晶体塑性模型求解了代表体元问题的Lippmann-Schwinger方程,...

8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明

基于聚类算法,我们可以更容易地理解数据的分布、发现数据中的异常值,解决数据压缩、图像分割、市场细分等各类问题。常见的聚类算法包括:K均值聚类(K-MeansClustering)、层次聚类(HierarchicalClustering)、DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise)、高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)...

360视角:大模型幻觉问题及其解决方案的深度探索与实践

算法和训练推理(1)数据导致的幻觉问题以知识边界为例,如果大模型未学习到该领域的知识,或者虽然学习到了,但是知识过时,或者是知识生产时间晚于模型数据生产时间等情况,均会导致大模型由于数据问题出现幻觉。(2)数据采样过程导致的模型幻觉一种情况是数据采样的知识捷径。最近的研究表明,LLMs往往依赖于捷径,而...

高速公路隧道雷视设备布设与融合算法探析

3.2.5遮挡检测与补偿算法利用视觉图像中的深度信息和光流分析,识别出遮挡事件(www.e993.com)2024年11月19日。一旦检测到遮挡,激活补偿策略,基于历史轨迹预测目标运动,或利用周边未遮挡目标的运动模式推断被遮挡目标的可能位置。3.2.6大车特定处理策略针对大车散点问题,设计专门的算法模块,通过形状匹配和聚类算法整合雷达回波,形成对大型车辆的整...

全新复杂网络社团划分Local Search算法,效率超经典最快算法5倍

该方法在多个标准基准测试中表现优异,尤其是在检测社团层次结构方面。与传统的社团检测方法相比,LS算法在保持高准确性的同时,显著提高了效率,例如在三十万节点、一百万条连边的大规模PubMed网络上速度比现有经典的最快算法Louvain快近五倍!研究领域:复杂网络,社团检测,城市流动性网络,聚类分析...

【行业观察】基于RFM特征聚类的银联某零售场景用户细分研究

在通过k-means算法衡量聚类效果时,通过聚类误差平方和(SSE)与轮廓系数(SC)两个常用的指标用于衡量聚类效果并确定具体的k值。具体而言,聚类误差平方和值越小,表示离散程度越低,聚类结果越紧密。轮廓系数取值范围为[-1,1],多数研究结论表明,轮廓系数越接近1,则聚类效果越好,反之越接近-1,则聚类效果越差。

AI for Genomics丨空间转录组数据表征算法 SPACE,基因组学的人工...

因此,空间转录组分析的一个核心问题就是识别空间中不同的细胞类型或组织模块,这一任务统称为空间聚类(SpatialClustering)。这个任务包含2个子任务:一是识别细胞类型,二是识别组织模块(TissueModule)。前者较为直观,即识别空间转录组数据中各种细胞类型,如小鼠胚胎数据中的展示;而后者则相对抽象,涉及识别组织...

Nature Methods | 精准基因比对新突破:Genes2Genes框架助力单细胞...

基因比对的聚类和统计分析:G2G不仅比对单个基因的轨迹,还对所有基因的比对结果进行聚类分析。图中展示了五态比对字符串的Levenshtein距离矩阵,通过聚类算法将具有相似比对模式的基因归类。这种聚类分析可以帮助研究人员发现具有相似动态行为的基因群,并进一步用于生物学通路分析。