天大团队构建决策模型代码库,支持多种扩散模型和网络架构
此外,在不同架构、求解器、采样步骤和模型大小上也进行了广泛的实证分析,发现且指出了目前扩散决策模型仍存在的大量机遇与挑战,为后续的研究工作提供思路。决策领域目前是缺少统一且易用的代码库,而CleanDiffuser填补了当前决策领域的一个空白,通过模块化设计,简化了算法开发和定制,支持多种高级扩散模型和网络架构。
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
首先介绍了群论和协变性/不变性的形式定义等预备知识,然后提出了几何图作为通用数据结构,将现实世界数据和模型联系起来。接下来,将现有的模型分为不变GNNs和协变GNNs,后者又进一步分为基于标量化的模型和高阶可调模型。此外,还介绍了几何图变换器。最后,提供了几何GNNs在基于粒子的物理系统、分子、蛋白质、复合物以及...
类人神经网络再进一步!DeepMind最新50页论文提出AligNet框架:用...
最近,DeepMind等机构的研究人员联合发布了一篇长达50页的论文,提出了一个可能导致AI模型与人类表现存在差异的原因:人类概念知识是从精细到粗尺度进行分层组织的,而深度学习模型表征无法捕捉到人类感知的多层次概念结构。论文链接:httpsarxiv/pdf/2409.06509虽然说模型表征在一定程度上可以对局部视觉和语义特征(...
整合多组学数据,华大图神经网络模型SpatialGlue登Nature子刊
SpatialGlue模型结构SpatialGlue通过有效地将多组学模态数据与空间信息相结合,以更高的分辨率解读组织样本的空间域。SpatialGlue是一种基于图神经网络(GNN)的深度学习模型。SpatialGlue首先使用k最近邻(KNN)算法,使用空间坐标构建空间邻居图,并使用每个组学模态的归一化表达数据构建特征邻居图。然后,对于...
在网络微观尺度上提取超图中的高阶指纹方法
每个高阶基序在超图中的过度或不足表达(相对于空模型的丰度,见方法部分)被合并到一个显著性特征(SP,见方法部分)中,SP构成了网络局部结构的指纹。在本节中,我们使用阶数为3的高阶基序表征了经验网络在最小尺度上的局部连接性。在计算了所有数据集的SP后,首先可以提出的问题是不同领域的超图在其平均SP上...
PNAS速递|第四代神经网络:树突计算模型
该架构可以自然地协调“分层模仿学习”,从而将具有挑战性的长期决策任务分解为更简单的子任务,其中高级网络为低级网络提供上下文信号,从而具有上下文噪音鲁棒性(www.e993.com)2024年10月23日。编译|郭瑞东原标题:《PNAS速递|第四代神经网络:树突计算模型》
SDN可编程交换芯片架构核心:RMT,一个可编程的网络DSA
图1:RMT模型架构更准确地说,包报头向量中的每个字段F都有一个操作单元(图1c),它最多可以接受三个输入参数,包括头向量中的字段和匹配的操作数据结果,并重写F。允许每个逻辑阶段重写每个字段似乎有点过分,但它在移动头文件时很有用;我们稍后将说明,与匹配表相比,动作单位成本较小。一个逻辑的MPLS阶段可能...
FEM 一种考虑互惠与竞争的可解释职位推荐的双边异构图模型
Tu等人(2018)提出了深度超网络嵌入模型,旨在挖掘异构图中的局部和全局结构。Wang等人(2019)提出了异构图注意力网络,利用分层注意机制学习结点和语义的重要性。后续研究陆续设计了基于注意力机制的异构GNNs(Hongetal.,2020;Huetal.,2020)。例如,Hu等人(2019)设计了面向短文本分类的异构图注意力网络。
大模型扫盲系列——大模型实用技术介绍(上)
7B的意思是模型参数的数量为70亿,这个数据包含嵌入层(Embedding)的参数,模型网络结构中的权重(weight)和偏差(bias)的总和,从官方发布的报告(httpsstorage.googleapis/deepmind-media/gemma/gemma-report.pdf)来看,所有参数总和应该是85亿(Table2中嵌入层参数+非嵌入层参数),这里的7b命名可能也是考虑到与差不...
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。