上海交大周冰心博士:锚定稀缺生物数据挑战,图神经网络重塑蛋白质...
经过几十年的高速发展,深度学习已经出现了卷积神经网络、递归神经网络、Transformer等各种模型,可被用于处理具有不同特征的数据。其中,由于可以输入和处理结构数据,图神经网络被广泛应用到社交网络、轨迹预测、分子建模等多种场景。然而,很多人认为图神经网络就是图卷积网络(GCN),它无法拟合复杂的函数,多叠几层还会出...
自动驾驶中神经网络、Transformer、占据网络...是什么?看完这篇...
如果没有非线性激活函数,多个隐藏层堆叠起来的网络与单层网络的表达能力相似,无法捕捉数据中的复杂关系(如输入图像中的边缘、纹理、形状等特征),非线性映射可以在神经网络中将这些特征组合起来,映射到不同类别的概率分布上,从而实现对图像内容的识别和分类。输出层激活函数:输出层的激活函数的选择取决于问题的性质。在...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
具体来说,裸盖菇素引起了脑网络的去同步化,即通常同步活动的神经元群体变得不同步,导致网络内部的关联性降低,网络之间的反相关性减弱。尤其是默认模式网络受到了最强烈的影响,该网络与前海马体相连,被认为是我们形成时间、空间和自我感知的关键。研究还发现,裸盖菇素引起的这些变化与参与者的主观迷幻体验密切相关,且...
【图解深度学习】卷积神经网络结构组成与解释
卷积神经网络是以卷积层为主的深度网路结构,网络结构包括有卷积层、激活层、BN层、池化层、FC层、损失层等。卷积操作是对图像和滤波矩阵做内积(元素相乘再求和)的操作。1.卷积层常见的卷积操作如下:卷积操作解释图解标准卷积一般采用3x3、5x5、7x7的卷积核进行卷积操作。分组卷积将输入特征图按通道均...
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...
全局结构建模模块尽管结合位点主要由表面原子组成,但蛋白质的整体结构通常会影响配体的相互作用以及结合位点的形成,因此需要对其进行建模。研究人员通过2个连接的过程来实现这一目标:化学图建模和空间图建模,由此形成的全局结构建模模块负责处理整个蛋白质的信息,包括原子类型、化学键、相关空间位置等。
池化层:优化卷积神经网络的关键组成部分
池化层作为卷积神经网络中的一个重要组成部分,能够通过减少特征图的尺寸来减少计算量,并且能够提取特征图中的重要特征(www.e993.com)2024年9月9日。池化层主要分为最大池化层和平均池化层两种类型,分别通过求取最大值和平均值来得到输出特征图。池化层在图像识别、目标检测和语义分割等任务中有广泛的应用,能够提高网络性能和减少计算量。通过深入...
【山东科协每日科普】固态电池性能衰减“症结”何在?“人工智能...
不过,研究团队没有放弃,借助人工智能在图像处理和分析方面的优势,创造性地把卷积神经网络派上用场,开发出原子识别、分割与高精度定位新方法,实现了层状氧化物正极材料的晶体结构、缺陷、复杂相界面的原子级高精度成像和分析。中国科学院金属研究所的部分透射电子显微镜...
诊断压缩机故障的方法有哪些?VMD-SDP融合图像法有何优点?
CNN网络结构包含输入层、隐含层和输出层,其中隐含层又可细化为卷积层和池化层。(1)输入层,即CNN网络的第一层,是网络数据的来源,它表述输入图像的二维像素矩阵。(2)卷积层,是CNN网络的重要组成部分,用于对输入图像进行特征提取,通过卷积层后,网络的节点矩阵会明显加深,卷积层的输出可表示为:...
抛弃高精度地图旧模式,走向视觉感知新时代?
卷积神经网络是深度学习的核心技术之一,广泛应用于图像识别和分类任务。CNN通过卷积层、池化层和全连接层的组合,能够有效地提取图像中的特征,实现目标检测、物体识别和语义分割等任务。??目标检测:识别并定位图像中的特定物体,如行人、车辆、交通标志等。常用的目标检测模型包括YOLO(YouOnlyLookOnce)、SSD(Sing...
AI传感器的应用(2)
数据收集与整合:首先,需要通过各种智能设备(如可穿戴设备、智能手机等)收集患者的实时健康数据。这些数据可能包括心率、血压、步数、睡眠质量等。数据分析与模式识别:利用先进的机器学习和深度学习技术对收集到的数据进行分析。例如,可以使用卷积神经网络来识别健康数据中的模式,从而预测患者的健康趋势或潜在的健康问题。