从结构准确预测蛋白质功能,东北大学「CNN+GCN」统一框架
为了应对这些挑战,东北大学的研究人员从蛋白质结构出发,提出将卷积神经网络(CNN)和图卷积网络(GCN)结合成一个统一框架,称为双模型自适应权重融合网络(Two-modelAdaptiveWeightFusionNetwork,TAWFN),用于蛋白质功能预测。TAWFN在预测蛋白质结构功能方面表现出了良好的性能,优于现有方法。相关研究以「TAWFN...
基于内嵌物理约束神经网络模型的航空发动机数字工程模型
一般地,传统的神经网络架构是通过纵向地堆叠神经网络层形成的,因此需要确定神经网络架构中的层数,各神经网络层的连接方式(诸如短路连接、并行等),以及各神经网络层的神经网络类型。常用的神经网络层有全连接层(FullyConnectedlayers,FC),循环神经网络层(RecurrentNeuralNetworks,RNN),和卷积神经网络层(Convolutional...
NeurIPS 2024 | FaceChain团队新作,开源拓扑对齐人脸表征模型TopoFR
现存的人脸识别工作主要关注于设计更高效的基于Margin的损失函数或者更复杂的网络架构,以此来帮助卷积神经网络更好地捕捉细腻度的人脸特征。近年来,无监督学习和图神经网络的成功已经表明了数据结构在提升模型泛化能力中的重要性。大规模人脸识别数据集中天然地蕴含着丰富的数据结构信息,然而,在人脸识别任务中,目前还...
武汉理工戴红莲/上海大学黄健Mater. Horiz.封面文章:灵感来源于...
Platyper模型由三个主要部分组成:CNN用于图像特征感知,GCN和长短期记忆网络(LongShort-TermMemory,LSTM)用于提取和处理分子级特征,以及注意力机制用于优化特征分配。CNN部分包括多个卷积层和池化层,通过图像数据提取分子特征。GCN部分利用图神经网络对分子结构进行图形化表示,并结合LSTM网络处理时间序列特征,最终实现对...
汪虹宇 黄宣植|“无人机+AI”模式对环境执法监测的影响——以秸秆...
分支网络由一个分为3个阶段的卷积神经网络组成。卷积层提取了不同阶层的特征,强化了模型的局部特征提取能力。本研究使用特征耦合方法将每个阶段的特征传输到骨干网络,使卷积神经网络和Transformer分支能够最大限度地保留局部特征和全局表示。训练过程详见图3所示,图像经过数据预处理、数据增强后,输入到模型中,经过模型的...
自动驾驶中神经网络、Transformer、占据网络...是什么?看完这篇...
这是一种神经网络中常用的技术,它通常应用于每个网络层的输出或者激活值(www.e993.com)2024年10月23日。用于在训练过程中对每一层的输入进行归一化处理,就可以确保每一层的输入都具有相似的分布,每个卷积层的输出会被归一化,然后再传递给下一层,以有助于网络学习和稳定训练。可以用一个简单的卷积神经网络(CNN)来说明层归一化在图像处理中的...
第三代神经网络模型:面向AI应用的脉冲神经网络
4.网络结构尽管经过长期的进化后的形成神经元连接方式对人工网络具有重要的参考价值。但目前,脉冲神经网络在结构设计上还是更多地依赖于人工神经网络中经典结构的复用,包括卷积结构、循环结构、残差结构等,生物的结构启发更多地聚焦于非全局尺度。由对马赫带现象的解释引发,在多种感知觉系统中得到验证的同层神经元间侧...
谷歌DeepMind再放大招!AlphaProteo直接设计全新结合蛋白,加速药物...
深度学习是一种人工智能技术,它通过模拟人类大脑中的神经网络来解决复杂的问题。深度学习已经应用于各个领域,包括图像识别、自然语言处理、语音识别等。在生物信息学领域,深度学习也发挥着重要作用,例如基因表达谱分析、结构生物学预测、生物信息学数据集预处理等。在生物信息学中,深度学习主要应用于以下几个方面:1、...
端到端自动驾驶的秘密(二)概述
//深度卷积神经网络(CNN):一种深度学习模型,由一系列的卷积层、池化层、全连接层以及归一化层构成。卷积层主要用于提取特征,线性整流层用于调整输入信号,池化层则用于减少特征维数,全连接层用于做分类。CNN的主要运算过程包括数据规则化、卷积运算、补零、卷积核和全连接层等。CNN的应用非常广泛,包括图像分类、检索...
神经网络、Transformer、占据网络...晦涩难懂吗?看完这篇文章你...
这是一种神经网络中常用的技术,它通常应用于每个网络层的输出或者激活值。用于在训练过程中对每一层的输入进行归一化处理,就可以确保每一层的输入都具有相似的分布,每个卷积层的输出会被归一化,然后再传递给下一层,以有助于网络学习和稳定训练。可以用一个简单的卷积神经网络(CNN)来说明层归一化在图像处理中的...