图神经网络中的动态图结构建模方法研究
动态图结构建模方法在图神经网络中具有广泛的应用前景。首先,它可以应用于动态图结构分析任务中,通过对图结构的演化过程进行建模,可以预测图结构的变化趋势,从而帮助我们更好地理解和分析动态图数据。其次,动态图结构建模方法可以应用于动态图的预测任务中。通过对过去的图结构进行建模,可以预测未来的图结构,从而实...
北大林宙辰团队提出具有万有逼近性质的神经网络架构的设计方法
目前,经典的网络架构设计方法包括人工设计、神经网络架构搜索(NAS)[1]、以及基于优化的网络设计方法[2]。人工设计的网络架构如ResNet等;神经网络架构搜索则通过搜索或强化学习的方式在搜索空间中寻找最佳网络结构;基于优化的设计方法中的一种主流范式是算法展开(algorithmunrolling),该方法通常在有显式目标函数的情...
...北大林宙辰团队提出具有万有逼近性质的神经网络架构的设计方法
目前,经典的网络架构设计方法包括人工设计、神经网络架构搜索(NAS)[1]、以及基于优化的网络设计方法[2]。人工设计的网络架构如ResNet等;神经网络架构搜索则通过搜索或强化学习的方式在搜索空间中寻找最佳网络结构;基于优化的设计方法中的一种主流范式是算法展开(algorithmunrolling),该方法通常在有显式...
华为公司申请网络结构图生成专利,有利于将基于静态构图的AI框架...
专利摘要显示,本申请实施例公开了一种网络结构图生成方法、装置、电子设备及存储介质,其中该方法包括:根据神经网络的输出层的所有节点的输出张量得到神经网络中第j层到输出层所有节点的输入张量和输出张量;根据神经网络中第j层到输出层所有节点的输入张量和输出张量构建第一网络结构图。本申请实施例有利于将基于静态构...
剑桥团队开发基于Swin Transformer的AI工具,可快速识别内质网的结构
据了解,该工具的早期版本是基于卷积神经网络的方法构建的。自然语言处理模型架构Transformer,尤其是SwinTransformer出现以后,该团队便以SwinTransformer为基础,重新构建了ERnet,从而极大地优化了模型的训练过程,以及提升了识别和分析水平。具体来说,相较于传统的内质网识别工具,ERnet主要具备以下几方面优势。
时空图神经网络ST-GNN的概念以及Pytorch实现
股市数据集类:StockMarketDataset类旨在为训练时空图神经网络(ST-GNNs)创建数据集(www.e993.com)2024年8月6日。这个类中包含的方法有:数据序列生成:DatasetCreate方法生成数据序列。构造图边:_create_edges方法使用邻接矩阵构造图的边。生成数据序列:_create_sequences方法通过在输入的股市数据上滑动窗口来生成数据序列。
AI可以识别气味了!谷歌绘制首个嗅觉图谱,可分辨50万种气味
为了绘制分子结构如何与分子气味相对应的映射,研究人员建立了一个约5000个分子的参考数据集,每个分子都有多个气味标签,比如果味、花香等。在这个数据集中,数据输入是分子的形状,输出是对哪些气味词最能描述其气味的预测。来源:Science然后,基于这个神经网络,为了检验数据驱动的图谱(POM)是否靠谱,能像人类一样识别...
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...
以数据为载体的计算机革命为弹性波超材料设计带来了前所未有的创新方法。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。
图神经网络中的动态图结构学习技术
GraphRNN是一种基于循环神经网络的生成模型,可以生成具有相似结构的动态图。DynGEM是一种基于图嵌入的方法,可以将动态图的结构映射到低维向量空间,并保持图的演化规律。DySAT是一种基于自注意力机制的方法,可以对动态图的不同时间步进行加权,以便更好地处理动态图数据。三、动态图结构学习的应用动态图结构学习技术...
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
最后将所有注意力层的输出连接后,进行一次总体的线性投影,产生最终的输出结果。每一组的投影变换和注意力层都是互相独立和并行的,这样的每一个注意力层都被称作一个头(head),因此这种方法被称作多头注意力机制。1.3.2.4.残差连接残差连接(ResidualConnection)是构建深度神经网络的重要工具,对深度神经网络的...