- 近年来，图神经网络(GNN)在社交网络、知识图、推荐系统甚至生命科学等各个领域得到了越来越广泛的应用。GNN在对图节点之间依赖关系进行建模的强大功能，使得与图分析相关的研究领域取得了突破。本文介绍了图神经网络的基本原理，以及两种高级的算法，DeepWalk和GraphSage。 图(Graph) 在讨论GNN之前，我们先来了解一下什么是图。在计算机科学中，图是由顶点和边两... 近年来，图神经网络(GNN)在社交网络、知识图、推荐系统甚至生命科学等各个领域得到了越来越广泛的应用。GNN在对图节点之间依赖关系进行建模的强大功能，使得与图分析相关的研究领域取得了突破。本文介绍了图神经网络的基本原理，以及两种高级的算法，DeepWalk和GraphSage。 图(Graph) 在讨论GNN之前，我们先来了解一下什么是图。在计算机科学中，图是由顶点和边两...
- 如何使用DeepChem库将图卷积用于类似问题的回归分析。 from deepchem.models.tensorgraph.layers import GraphPool, GraphGatherfrom deepchem.models.tensorgraph.layers import Dense, L2Loss, WeightedError, Stackfrom ... 如何使用DeepChem库将图卷积用于类似问题的回归分析。 from deepchem.models.tensorgraph.layers import GraphPool, GraphGatherfrom deepchem.models.tensorgraph.layers import Dense, L2Loss, WeightedError, Stackfrom ...
- 今天给大家介绍来自德国蒂宾根大学的Robert Geirhos和加拿大多伦多大学的Claudio Michaelis等人发表在Nature Machine Intelligence的文章“Shortcut learning in deep neural networks”。文章认为有很多种深度学习（DL）案例的失败可以看作是同一个问题——捷径学习... 今天给大家介绍来自德国蒂宾根大学的Robert Geirhos和加拿大多伦多大学的Claudio Michaelis等人发表在Nature Machine Intelligence的文章“Shortcut learning in deep neural networks”。文章认为有很多种深度学习（DL）案例的失败可以看作是同一个问题——捷径学习...
- @Author：Runsen 文章目录 基本卷积神经网络（CNN） 加载数据集 1.创建模型 2.卷积层 3. 激活层 4. 池化层 5. Dense（全连接层） 6. Model compile & train 基本卷积神经网络（CNN） -CNN的基本结构：CNN与MLP相似，因为它们只向前传送信... @Author：Runsen 文章目录 基本卷积神经网络（CNN） 加载数据集 1.创建模型 2.卷积层 3. 激活层 4. 池化层 5. Dense（全连接层） 6. Model compile & train 基本卷积神经网络（CNN） -CNN的基本结构：CNN与MLP相似，因为它们只向前传送信...
- @Author：Runsen 由于毕业入了CV的坑，在内卷的条件下，我只好把别人卷走。 对象检测 对象检测是一种计算机视觉技术，用于定位图像或视频中的对象实例。对象检测算法通常利用机器学习或深度学习来产生有意义的结果。当人类查看图像或视频时，我们可以在瞬间识别和定位感兴趣的对象。对象检测的目标是使用计算机复制这种智能。 比如，物体检测是高级驾驶辅助系统 (ADA... @Author：Runsen 由于毕业入了CV的坑，在内卷的条件下，我只好把别人卷走。 对象检测 对象检测是一种计算机视觉技术，用于定位图像或视频中的对象实例。对象检测算法通常利用机器学习或深度学习来产生有意义的结果。当人类查看图像或视频时，我们可以在瞬间识别和定位感兴趣的对象。对象检测的目标是使用计算机复制这种智能。 比如，物体检测是高级驾驶辅助系统 (ADA...
- DeepChem是一个机器学习库，用于对化合物的图结构进行卷积。 环境 Python 3.6 DeepChem 1.1.0 TensorFlow 1.0.1 RDKit 2020.03.2 基于DeepChem图卷积预测溶解度 导入库 import tensorflow as tfimport deepchem as dcimport numpy as ... DeepChem是一个机器学习库，用于对化合物的图结构进行卷积。 环境 Python 3.6 DeepChem 1.1.0 TensorFlow 1.0.1 RDKit 2020.03.2 基于DeepChem图卷积预测溶解度 导入库 import tensorflow as tfimport deepchem as dcimport numpy as ...
- 文章目录 原理 基本步骤 算法关键点 K值的选择 距离的选择 决策原则 距离度量的实现方法 蛮力实现 KD 树 算法优缺点 优点 缺点 sklearn用法 应用举例 源码实现 K近邻法(KNN)是一种很基本的机器学习算法，属于监督学习类算法，是一种简单易懂的方法... 文章目录 原理 基本步骤 算法关键点 K值的选择 距离的选择 决策原则 距离度量的实现方法 蛮力实现 KD 树 算法优缺点 优点 缺点 sklearn用法 应用举例 源码实现 K近邻法(KNN)是一种很基本的机器学习算法，属于监督学习类算法，是一种简单易懂的方法...
- @Author：Runsen 文章目录 Load Dataset 1.CNN-RNN 2.CNN-RNN-2 Load Dataset CIFAR-10 dataset import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score from tensor... @Author：Runsen 文章目录 Load Dataset 1.CNN-RNN 2.CNN-RNN-2 Load Dataset CIFAR-10 dataset import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score from tensor...
- 今天给大家介绍中山大学杨跃东教授课题组发表在Journal of Cheminformatics上的一篇论文。该论文指出蛋白质的溶解度对于生产新的可溶性蛋白质非常重要，但是目前预测蛋白质溶解度的方法大多基于氨基酸的一维嵌入，仅限于捕获空间结构信息。针对上述问题，作者开发了一种新的结构感知方法——GraphSol，通过注意力图卷积网络（GCN）预测... 今天给大家介绍中山大学杨跃东教授课题组发表在Journal of Cheminformatics上的一篇论文。该论文指出蛋白质的溶解度对于生产新的可溶性蛋白质非常重要，但是目前预测蛋白质溶解度的方法大多基于氨基酸的一维嵌入，仅限于捕获空间结构信息。针对上述问题，作者开发了一种新的结构感知方法——GraphSol，通过注意力图卷积网络（GCN）预测...
- @Author：Runsen 文章目录 nn.Linear nn.Relu nn.BatchNorm1d nn.Sequential 第一个神经网络模型 在PyTorch实现模型建立，主要是NN模块。 nn.Linear nn.Linear是创建一个线性层。这里需要将输入和输出维度作为参数传递。 linear = nn.... @Author：Runsen 文章目录 nn.Linear nn.Relu nn.BatchNorm1d nn.Sequential 第一个神经网络模型 在PyTorch实现模型建立，主要是NN模块。 nn.Linear nn.Linear是创建一个线性层。这里需要将输入和输出维度作为参数传递。 linear = nn....
- @Author：Runsen 文章目录 循环神经网络RNN Load Dataset 1. Vanilla RNN 2. Stacked Vanilla RNN 3. LSTM 4. Stacked LSTM 循环神经网络RNN 前馈神经网络（例如 MLP 和 CNN）功能强大，但它们并未针对处理“顺序”数据进行优化 ... @Author：Runsen 文章目录 循环神经网络RNN Load Dataset 1. Vanilla RNN 2. Stacked Vanilla RNN 3. LSTM 4. Stacked LSTM 循环神经网络RNN 前馈神经网络（例如 MLP 和 CNN）功能强大，但它们并未针对处理“顺序”数据进行优化 ...
- @Author：Runsen 文章目录 卷积神经网络 网络架构 卷积 卷积层 在Keras中构建卷积层 池化层 全连接层 Python实现卷积神经网络 总结 卷积神经网络 Yann LeCun 和Yoshua Bengio在1995年引入了卷积神经网络，也称为卷积网络或CNN。CNN是一种特殊的多层神... @Author：Runsen 文章目录 卷积神经网络 网络架构 卷积 卷积层 在Keras中构建卷积层 池化层 全连接层 Python实现卷积神经网络 总结 卷积神经网络 Yann LeCun 和Yoshua Bengio在1995年引入了卷积神经网络，也称为卷积网络或CNN。CNN是一种特殊的多层神...
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- 分子性质预测是药物发现领域的一项基本任务。对其进行准确预测的计算方法可以大大加快以更快、更便宜的方式找到更好的候选药物的整体过程。传统的预测分子性质的计算方法主要依靠提取指纹或人为设计的特征，然后与机器学习算法结合使用。为了捕捉当前任务所需的特征，这类分子表征本身就带有领域专家的偏见。为了超越这种偏见，采用更通用的方法，不同类型的机器学习算... 分子性质预测是药物发现领域的一项基本任务。对其进行准确预测的计算方法可以大大加快以更快、更便宜的方式找到更好的候选药物的整体过程。传统的预测分子性质的计算方法主要依靠提取指纹或人为设计的特征，然后与机器学习算法结合使用。为了捕捉当前任务所需的特征，这类分子表征本身就带有领域专家的偏见。为了超越这种偏见，采用更通用的方法，不同类型的机器学习算...
- 今天给大家介绍以色列本·古里安大学的研究人员发表在NIPS2020上的一篇论文。图卷积网络（GCN）在处理无序数据（如点云和网格）方面已被证明是有效的方法，作者在有限差分和代数多重网格框架的启发下，提出了用于图卷积，池化和解池化的新颖方法——DiffGCN，经各种实验证明，DiffGCN拥有最好的结果。 介绍 过去的几年中，许多工作使用标... 今天给大家介绍以色列本·古里安大学的研究人员发表在NIPS2020上的一篇论文。图卷积网络（GCN）在处理无序数据（如点云和网格）方面已被证明是有效的方法，作者在有限差分和代数多重网格框架的启发下，提出了用于图卷积，池化和解池化的新颖方法——DiffGCN，经各种实验证明，DiffGCN拥有最好的结果。 介绍 过去的几年中，许多工作使用标...
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