中国电信取得一种图神经网络模型训练与网络优化方法及装置专利...
该方法中,获取历史大尺度衰落数据以及用于表示基站间连接关系的拓扑结构。历史大尺度衰落数据是采用大尺度衰落公式,根据历史的无线传播特性参数以及无线传播损耗参数得到的。将历史大尺度衰落数据输入图神经网络模型得到邻接矩阵。其中,邻接矩阵用于描述基站间信号的连接强度。采用预设的正则化损失函数确定元素值与流量元素值的...
苹果A14有哪些机型 相当于天玑多少?
相对上一代的改进是神经网路引擎:全新的16核架构,相比A13的8核心数直接翻倍,能够提供高达11Tops的算力。另外,这次苹果也为A14Bionic引入了和A12Z类似的机器学习加速器结构,获得了更快的矩阵运算速度。苹果A14苹果A15和A14实际使用差距大吗?看使用场景任何手机使用感受都是要考虑使用场景的,如果你只是...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
乔治亚理工学院的研究团队在DobromirRahnev教授的带领下,致力于将人类决策科学应用于机器学习领域,以期开发出更为可靠的神经网络模型。该团队发表在NatureHumanBehaviour上的最新研究,展示了如何使神经网络RTNet在决策过程中表现出人类特征。研究团队将RTNet神经网络训练在著名的MNIST数据集上,通过加入噪声测试模型的...
图灵奖遗忘的AI之父,GAI时代再发声:Jurgen重谈AI“创业”史
有一种最优的方法进行程序搜索,类似1973年的通用搜索算法。最优顺序问题求解器基于这种方法,以渐进最优的方式解决新问题,利用先前问题的解决方案。这种方法并不局限于神经网络或深度学习领域,但你可以将神经网络用作基本指令,并测量其运行时间。最优的运行方式是将时间分配给测试程序,优先考虑简单和快速的方法。这些...
【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。
时空图神经网络ST-GNN的概念以及Pytorch实现
在我们周围的各个领域,从分子结构到社交网络,再到城市设计结构,到处都有相互关联的图数据(www.e993.com)2024年9月10日。图神经网络(GNN)作为一种强大的方法,正在用于建模和学习这类数据的空间和图结构。它已经被应用于蛋白质结构和其他分子应用,例如药物发现,以及模拟系统,如社交网络。标准的GNN可以结合来自其他机器学习模型的想法,比如将GNN与序...
AlphaFold为什么能精准预测蛋白质结构?
图2是AlphaFold2深度学习模型架构示意图。最左边的输入表示需要被预测结构的序列(inputsequence);旁边画了一个小人,代表人类的某种蛋白质。图2:AlphaFold2深度学习模型架构图丨图源:参考文献[5]接下来,这个输入序列被转换成两种不同的信息,传入后面的神经网络进行迭代和学习。第一个信息,上面的“MSA”是多序...
图模型也要大?清华朱文武团队有这样一些观点
第一种策略是通过大量的成对数据将图和文本的表征空间进行对齐,这与目前大模型处理计算机视觉(如DALLE等)的方法原理类似。如果成功,我们也能够使用自然语言与图大模型进行交流,例如要求模型生成具有某些属性的分子图,或要求模型执行某些图推理任务等。目前已经有对于文本属性图(text-attributedgraph)的一些初步尝试。
深圳湾实验室周耀旗:填补AlphaFold 2缺口,开启所有蛋白质结构的高...
在RNA结构预测上,周耀旗团队成功地开发了目前最大的核酸序列数据库MARS,大大改进了通过RNAcmap进行优质同源序列的搜索,并由此发展了RNA同源序列比对语言模型RNA-MSM,可以更加准确地预测RNA的二级结构和三级结构稳定的碱基对。此外,团队也发展了一个基于接触图神经网络的蛋白质设计模型SPIN-CGNN,比目前的方法在多个...
追问daily | 单个脑细胞就能“理解”字词;记忆的物理结构;海马体...
记忆的物理结构,驱动蛋白KIF5B揭示海马体通过双通道储存记忆的机制首次揭示好奇心的神经机制多奈哌齐有望成为厌食症的首个机制性治疗方法大脑根据决策不确定性存储不同的运动记忆科学家绘制首个人脑脂质分布图谱█AI行业动态2024上半年人工智能报告:应用现状与未来展望...