QB 伯晓晨/李昊/陈河兵团队合作提出从三维染色质结构中高效检测...
首先,通过Node2Vec算法构造图的节点特征后,使用一个权重参数共享的GCN模型在三种细胞系的不同染色体中进行预测,预测准确率达97.18%、94.87%和95.81%,结果表明与CNV相关的染色质空间结构特征在不同染色体上具有高度相似的模式。图卷积神经网络模型在不同细胞系中的迁移预测性能基于前述研究结果,团队采用迁移学习策略评...
图神经网络入门示例:使用PyTorch Geometric进行节点分类
让我们把它画出来:可以看到显示了很好的颜色/类别分离,特别是在图表的中心到右边。这表明带有特征和边缘数据的GCN模型能够较好地对节点进行分类。总结在本文中,我们将一个CSV文件转换为数据对象,然后使用PyTorch为节点分类任务构建基于图的神经网络。并且训练了两种不同类型的神经网络——多层感知器(MLP)和图卷积网...
特斯联研发新突破 Transformer架构中的动态一元卷积神经网络
现有卷积神经网络架构(A)和Transformer架构(B)以及团队所提出DUCT(Transformer架构中的动态一元卷积神经网络)块对比图。尽管此前的研究将卷积及Tranformer层以(C)集成,近期的趋势为以块状方式交替Transformer和卷积神经网络(D)。团队所提出的DUCT(E)为并行架构,在块状设计中结合了动态局部增强模块、一元共现激励模块和多...
猫咪怎样启发了人工神经网络的诞生?
图4:神经网络识别x时的卷积计算也可以说,卷积核的作用,类似于代表某个模式的d-函数,它能把这个模式从原图中“抽样提取”出来。用前面描述卷积数学公式的语言来说,图4左边的输入矩阵,是f函数;卷积核是h函数;最右边的输出,是卷积计算的结果g函数。卷积核(图中的3x3矩阵)的矩阵元,是权重系数。卷积核的权重系数...
纺织界的“千丝万缕”,万事利用AIGC怎么编织?
如今,通过大模型、扩散模型在生成领域资源加持,万事利实现通过卷积神经网络模型直接生成到生成对抗网络的应用,在扩散模型的基础上进行fine-tune微调后,加速训练垂直于行业数据本身的艺术花型模型。在应用像素预测时,AI通过像素格的概率论进行图形生成,将创作的方式从结构性变为创造性。当AI学会图形基本能力的时候,...
超万字实录详解如何打造“好用”的自动驾驶智能芯片算法工具链
通过卷积核在输入上的可视窗的滑动,遍历完所有输入的区域之后,就得到了完整的输出,整个过程类似右边动态图的效果(www.e993.com)2024年10月23日。这个过程同样具有大量的矩阵计算特点。所以我们现在通过这两点可以看到,在卷积神经网络的计算里面有一个非常鲜明的特点,涉及到大量的基础计算,以乘加为主,量会特别大。
聊聊大模型如何思考与深度学习
陈羽北:是的。就是假设有一天你醒来,所有的神经元都打乱了,那你还能再去理解这个世界吗?因为你看到的已经不再是一张图片了,你也不能再用卷积神经网络来做这件事情了,你需要什么样的方法?虽然我们还没完全解决这个问题,其实目前也已经走了一步。虽然我的所有的神经元都打乱了,就是我们的感受器图像里边的这些...
“AI”科普丨AI术语不再神秘!一篇文章带你轻松搞懂那些听起来很牛...
解释:卷积神经网络是一种深度学习模型,非常适合处理图像这样的网格结构数据。通过卷积层来提取图像的局部特征,广泛应用于图像识别和视频分析。大白话解释:就像你在拼图,通过观察每一小块的形状和颜色,你能理解整个图案。卷积神经网络也是通过观察图片的一小块一小块,来理解整张图片。
从神经元到人工智能
通过这一方法,调参的效率就可以得到大幅度地提升。玻尔兹曼机本质上就是一个两层的神经网络模型。辛顿设计了这个模型,并用反向传播算法调整了它的参数。这样,这个模型就不仅可以用来识别图形,还可以用来完成很多其他的工作。当辛顿完成了上述工作后,他非常想把这一切及时分享给学界,并告诉大家:神经网络可以做到这些...
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。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...