中国科大在发展外场诱导的神经网络力场新方法方面取得进展
通过甲基乙酰胺和液态水的动力学模拟结果(如图2和图3),验证了这一模型在强外场条件下对各种复杂体系高效建模的能力。这项研究工作将物理概念与机器学习描述符相关联,为发展更通用的机器学习模型提供了新的思路。图1:场诱导递归嵌入原子神经网络模型示意图图2:甲基乙酰胺分子的振动光谱图3:液态水的红外光谱张...
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...
基于光学神经网络芯片的灵活OAM模式光交换
图5:基于硅基神经网络芯片进行多模光纤OAM模式交换的实验装置示意图。图6展示了在不同交换状态下,QPSK、8-QAM、16-QAM信号的BER随光信噪比(OSNR)变化的曲线。实验结果表明,光神经网络芯片能够在多种OAM模式之间实现高效、稳定的切换,并且在位置x4处的两种交换状态下,OSNR代价均小于0.2dB。此外,实验还展示了信道1...
基于集成光子学的射频原域特征提取
图1:光域构建的卷积神经网络示意图针对这一问题,本文提出采用集成光子学方法来突破带宽与可编程性瓶颈的创新思想。天线接收的射频信号直接加载到光芯片上,在光域构建出多层卷积神经网络(如图1)对输入的射频信号进行时空域卷积处理,以提取信号的有效特征。根据以上架构,文章设计实现光子学时空特征提取芯片(如图2),并针...
入选ICML!人大团队将等变图神经网络用于靶蛋白结合位点预测,性能...
中国人民大学高瓴人工智能学院的研究团队首次将E(3)等变图神经网络(GNN)应用于配体结合位点预测,提出名为EquiPocket的框架,有助于药物发现等各种下游任务。生命系统中,几乎所有生物和药理过程都涉及受体(靶蛋白)和配体(小分子)之间的相互作用,这些相互作用发生在靶蛋白结构的特定区域,称为「结合位点」——...
北京大学博士后参与研究,量子图神经网络可提升大规模图数据处理效率
图神经网络(GNN)是一种功能强大的机器学习模型,擅长分析以图形式表示的结构化数据,在社交网络分析和推荐系统等应用中表现出色(www.e993.com)2024年10月23日。然而,经典的GNN在处理大规模图时面临可扩展性挑战。2024年5月27日,YidongLiao,Xiao-MingZhang与ChrisFerrie合作在arxiv期刊发表题为“GraphNeuralNetworksonQuantumComputers...
前沿综述:神经回路中的兴奋-抑制平衡、临界性与神经活动
神经网络当神经元不止一个,神经元相互连接构成一个神经网络(图3),神经元之间的连接强度可以用权重矩阵M来表示。图3:神经网络示意图该神经网络由上面的公式表达,其中向量v表示所有神经元的膜电位,向量h表示每个神经元收到的输入,M表示神经元之间的连接强度。根据M的不同,该神经网络会呈现出稳定(asymptotica...
上海交大洪亮课题组发表基于微环境感知图神经网络构建指导蛋白质...
近日,上海交通大学自然科学研究院/物理与天文学院/张江高等研究院洪亮课题组设计了一种微环境感知图神经网络(ProtLGN),能够从蛋白质三维结构中学习有益的氨基酸突变位点,建立自然选择下的氨基酸序列分布,用于指导蛋白质氨基酸位点设计,最终实现蛋白质指定功能的提升(定向进化)。课题组通过生物化学室实验证明,这是一个通用...
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」
举个例子,如果使用典型的流式示意图(称为交互图/interactiongraph)表示,一个基于(8阶循环群)构建的等变神经网络是这样的:其中的节点是C_8的简单表示,节点中的值表示生成器的动作。在此图中,「低频」简单表示位于顶部,信息从低频流向高频。这意味着在大型网络中,高频将占据主导地位。
...未来建筑能耗模型——融合物理先验的模块化深度神经网络
受建筑动态热平衡方程启发,作者开发了不同的神经网络模块来估算建筑系统中不同的传热项,使得模型中的每个模块都具有物理意义。而且可以根据不同的预测任务,进行特征的选择和模块连接,在此基础上,作者还开发了不同尺度的神经网络模块,诸如利用图神经网络实现从单区域模型到多区域模型的连接,利用基于空调系统的神经网络模...