用“图”拼出人类大脑?他们正在尝试!
他强调,对于大脑的研究仍然面临着许多挑战,如数据的获取和分析、神经网络的动态变化等。因此,构建数字脑成为了一个亟待解决的问题。据了解,蚂蚁技术研究院和复旦大学脑科学研究院于去年宣布启动校企联合的类脑研究项目——“基于图计算的脑仿真架构”,目标是打造新一代大规模高精度脑仿真系统。接下来,朱晓伟介绍了...
2024外滩大会创新者舞台|他们正尝试用“图”拼出人类大脑
朱晓伟表示,计算机科学家和神经科学家已经在数字脑的研究上取得了一定的成果。例如,FlyWire发布的研究包括了14万神经元和三千多万的突触关系。此外,卷积神经网络和多层感知机等人工神经网络结构也受到了脑科学的启发。然而,现有的人工神经网络仍然存在一定的局限性,如缺乏区域内和区域间的反馈连接。因此,未来的研究需要...
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
早期的不变图神经网络包括DTNN、MPNN和MV-GNN,它们使用相对距离进行边构造。近年来,不变图神经网络在消息传递机制上进一步发展,从相对距离扩展到边之间的角度或二面角等不变标量。其中,SchNet使用连续滤波器卷积条件于相对距离,DimeNet提出了方向性消息传递,GemNet进一步考虑了旋转角,而LieConv则是一种在节点特征更新时...
基于几何图学习的物理系统建模:从动态系统到复杂系统
具体而言,模型首先采用一个MLP网络对加速度进行建模,然后将加速度这个参量融入几何图神经网络中进行消息传递,随后采用常微分方程(ODE)对速度、位移等参量进行求解;此外,通过欧拉方程的方式,模型能够很好地求出t0-t1时间段内以Δt为间隔的粒子位置和速度,从而能够在离散的过程中插值未观测量。在计算损失时,模型仅计...
图灵奖遗忘的AI之父,GAI时代再发声:Jurgen重谈AI「创业」史
JürgenSchmidhuber:这只是一个理论。图灵机是图灵在1931年提出的,用来讨论计算和人工智能的基本限制。图灵机的理论构造与现实可以构建的东西无关。在现实世界中,所有计算机都是有限状态的自动机。MLST:理论上,Python解释器可以执行无限多的程序,而神经网络只能识别它们训练过的有限事物,这是两者的根本区别。
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」
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(www.e993.com)2024年9月10日。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。所有权重的空间比传统的(全连接)神经网络小得多。在实践中,这意味着等变神经网络所能处理的样本比「原始」神经网络所能处理...
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」——...
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...
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框架开发的神经网络脚本转换为基于动态图模式的AI框架的脚本金融界2024年3月12日消息,据国家知识产权局公告,华为技术有限公司申请一项名为“一种网络结构图生成方法、装置、电子设备及存储介质“,公开号CN117688986A,申请日期为2022年9月。专利摘要显示,...
图神经网络中的动态图结构学习技术
一、动态图结构学习技术传统的图神经网络通常将图的结构表示为邻接矩阵或邻接列表,无法处理动态图数据。动态图结构学习技术旨在对动态图的结构进行建模和学习,以便更好地理解和分析动态图数据。常见的动态图结构学习技术包括图演化模型、图动态嵌入和图动态注意力机制等。图演化模型通过建立图的演化模型来描述图的结构...
AI4Science基石:几何图神经网络,最全综述来了
近期,人大高瓴联合腾讯AILab、清华、斯坦福等机构发布综述论文:《ASurveyofGeometricGraphNeuralNetworks:DataStructures,ModelsandApplications》。该综述在简要介绍群论、对称性等理论知识的基础上,从数据结构、模型到众多科学应用,对相关几何图神经网络文献进行了系统的梳理。