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...
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差异值,并基于差异值调整图神经网络模型中的参数,直至差异值满足预设规则。上述方案,可以提升图神经模型训练的鲁棒性。捕捉图中更高阶的结构信息和易于理解的注意力机制...
如何让等变神经网络可解释性更强?试试将它分解成「简单表示」
现在,就可以定义这种情况下的C^2_n等变神经网络了。其结构如下:其中每个箭头都是一个卷积。此外,W通常是??或V。上图是一张卷积神经网络的(经过简化的)图像,而该网络在机器学习领域具有重要地位。对于该网络的构建方式,值得注意的主要概念是:此神经网络的结构会迫使得到的映射V→W为等变映射。
千万IP创科普丨几何图神经网络综述:数据结构、模型与应用
表2不变性图神经网络、基于标量化的图神经网络和高阶可导向图神经网络的代表性模型示意图4.1消息传递神经网络图神经网络(GNNs)通过消息传递机制在图的帮助下进行操作,更新节点的嵌入以实现信息沿着图结构的传播。具体来说,消息传递GNNs通过在每个层中迭代以下消息传递过程来实现拓扑图G上的??(G)。节点特征hi...
聊聊大模型如何思考与深度学习
陈羽北:其实有很多的神经科学家、统计学家以及数学家他们想要理解自然信号中的一些结构,同时也会关注大脑中的神经元它们是如何运作的,然后把这两者结合在一起,尝试去提出一些极简的对于信号的一些表示。举一个例子,在大脑里面你会发现有一个现象,就是神经元虽然很多,但同一时间在工作的这些神经元其实是非常的稀疏。
AlphaFold为什么能精准预测蛋白质结构? | 返朴
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...
聊聊大模型如何思考与深度学习科学家Yann LeCun
Anthropic的研究:从神经网络Claude3Sonnet提取可解释的特征第二就是计算神经科学尝试对人脑进行理解,找到一些记忆可能存在的方式(www.e993.com)2024年9月9日。还有一种流派就是从数学和统计的角度出发,看信号的基本的结构是什么样的。当然这三种之间还会产生很多的交叉。《硅谷101》:你属于哪一流派?陈羽北:其实这三派我都或多或少都有受到...
AI引擎如何加速科学研究?对话深度原理创始人、新神经网络架构KAN...
对话深度原理创始人、新神经网络架构KAN作者|DeepTalk播客更新点击收听DEEPTALK播客AI技术飞速发展迭代的同时,其在科学领域的广泛应用带来了翻天覆地的科学变革。过去十年间,科学家们利用AI工具和方法,在人类基因组、原子结构、天气预报、流体动力学等诸多科学领域取得了巨大突破。科学研究正从传统的实验和理论...
数量占全省一半!南京4款AI大模型通过国家网信办备案
2023年5月,硅基智能发布炎帝大模型,它是一个多模态的行业脑,基于深度学习的多层神经网络结构,拥有超过百亿参数的多模态大模型,融合了数字人大模型、声音大模型、文本大模型、图像大模型等技术,可理解复杂文本,高效准确地生成视频,视频中包含数字人、声音、画面等内容元素,广泛应用在短视频、直播、交互服务、广告营销...
(万字干货)如何训练优化“AI神经网络”模型?
照例,开篇提供本篇文章结构导图,方便大家在阅读前总揽全局,有大致的画面框架。一、AI神经网络需要被训练后,才能派上用场看过上一篇文章的朋友会知道,神经网络中有两个主要部分,:结构和权重。结构包括神经元及其连接,权重是一些数字,是连接神经元之间的参数。
整合多组学数据,华大图神经网络模型SpatialGlue登Nature子刊
SpatialGlue模型结构SpatialGlue通过有效地将多组学模态数据与空间信息相结合,以更高的分辨率解读组织样本的空间域。SpatialGlue是一种基于图神经网络(GNN)的深度学习模型。SpatialGlue首先使用k最近邻(KNN)算法,使用空间坐标构建空间邻居图,并使用每个组学模态的归一化表达数据构建特征邻居图。