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...
刷脸背后,卷积神经网络的数学原理原来是这样的
我们的方法几乎与用在密集连接神经网络上的方法相同,唯一的差别就是不使用简单的矩阵相乘,这一次我们将会使用卷积。前向传播包含两个步骤。第一步是计算中间结果Z,它是由前一层的输入数据与张量W(包含滤波器)的卷积结果,加上偏置项b得到的。第二步是给我们的中间结果应用一个非线性的激活函数(我们的激活函...
深度神经网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附...
内容为连续5个交易日后第6个交易日的价格days.BP神经网络框架:它由输入层、隐藏层和输出层组成,其中隐藏层一共有3层,所以BP神经网络框架是一个5层的神经网络,而节点分别为5、100、50、25和1。激活函数:激活函数使用“Relu”函数。学习率:lr=0.001最大迭代次数:1000次定时训练策略:由于...
【图解深度学习】卷积神经网络结构组成与解释
卷积神经网络是以卷积层为主的深度网路结构,网络结构包括有卷积层、激活层、BN层、池化层、FC层、损失层等。卷积操作是对图像和滤波矩阵做内积(元素相乘再求和)的操作。1.卷积层常见的卷积操作如下:卷积操作解释图解标准卷积一般采用3x3、5x5、7x7的卷积核进行卷积操作。分组卷积将输入特征图按通道均...
技术升级赋能产品研发 AI助力中国制药创新发展
20世纪90年代初,基础AI研究取得突破,推动近30年来的各种实际应用,如ImageNet、GANs、Transformer及其他先进神经网络结构。人工智能应用于药物发现的可能性引发各界关注。在早期阶段,AI制药主要集中在扩大化合物筛选和优化药物研发流程上。例如一些初创公司开始利用卷积神经网络等技术进行药物发现,通过训练大量的生物数据来提...
上海专家开发超快速的卷积光学神经网络,助力人工智能成像
CNN作为目前为止应用最为广泛的一种人工智能神经网络架构,它由生物的视觉皮层系统发展而来,视觉皮层结构由Hubel和Wiesel于1981年所提出,并获得了诺贝尔奖(www.e993.com)2024年10月23日。卷积操作作为CNN中的核心,通过提取图像的局部特征并逐层构建更为复杂和抽象的特征表示,极大地推动了图像处理和模式识别领域的发展。然而,将这一概念应用于光学领域,...
特斯联研发新突破 Transformer架构中的动态一元卷积神经网络
并行设计的Transformer架构中的动态一元卷积神经网络(DUCT)块被聚合成一种深层架构,该架构在基于图像的分类、分割、检索和密度估计等基本计算机视觉任务中进行了全面评估。定性和定量结果均表明,团队所提出的具有动态一元卷积的并行Conv-Transformer方法,优于现有的串联设计结构。
卷积神经网络(CNN)基础知识整理
1卷积神经网络既然叫卷积神经网络,这里面首先是卷积,然后是神经网络,是2者的一个结合,卷积这个概念实际上来自于信号处理领域,一般是对2个信号进行卷积运算,见下图:神经网络,这是机器学习的元老,是对人脑神经元工作机制的模拟,每个神经元是一个计算单元,输入的数据与权重进行相乘、求和,再加上偏置,得到的数据再经...
假借智能驾驶非法测绘,谁是出卖我国地理信息的“叛徒东”?
相较于CNN(卷积神经网络)和RNN(循环神经网络)等小模型,Transformer等大模型长序列处理能力更强、并行计算效率更高,可以通过注意力层的结构识别元素之间的多维信息,泛化性更强,从而减小车端硬件成本,成为目前城市智驾技术方案的首要选择。需要注意的是大模型推动感知算法升级,而城市数据则成为大模型成长的关键。...
Nature子刊:任兵团队开发全新高通量单细胞染色质构象捕获技术...
近年来,ecDNA上癌基因及其调控元件的扩增复制已被证实在肿瘤进化与抗药性中有着重要作用。通过结合拷贝数、染色体互作分布等多种特征,研究团队训练了基于卷积神经网络的ecDNA预测模型(ecDNAcaller),不仅能有效区分单细胞内特定基因组位点是否在ecDNA上,同时还可有效区分ecDNA与其染色体上同源区域(均质染色区,HSR)。