首先,使用飞桨的PGL图学习框架进行二维和三维视图的高效构建,通过PGL提供的异构图message passing机制可以便捷的进行分子图相关的空间结构学习,在第一阶段首先使用空间对比学习进行飞桨框架上的预训练。第二阶段基于预训练模型根据不同的分子性质预测任务进行微调,显著提升了分子性质的预测效果。 方法框架 图2 二维-三维分...
推荐一个图对比学习的框架PyGCL: Graph Contrastive Learning for PyTorch,其实现了多种最新顶会上的图对比学习论文(如DGI,GRACE,GraphCL等),并且在持续更新中~ PyGCL将图对比学习模块化为:图数据增广,对比模式,对比目标,和负采样策略。通过对每个模块进行配置,即可快速进行多种实验测试。用起来非常舒爽~ 链接: git...
文本侧也更加灵活,能够使用任意种类的文本输入,结合更丰富的文本Encoder联合学习。 与SupCon的关系:SupCon是图像对比学习,训练数据每对pair都是图像,共用一个Encoder;而BiC针对的是跨模态对比学习,图片和文本跨模态对齐。但是两者的核心思路都是根据有label数据...
第三阶段利用经过训练的图卷积网络编码器学习细胞嵌入,用于各种下游任务。 这一框架能够有效地处理肽段信号的不确定性、数据缺失、批次效应和数据噪声等问题。该方法在多种单细胞蛋白质组数据集上得到了验证,并展现了广泛的应用前景。 图2 a, 用于肽不确定性估计的多任务异方差回归模型;b,...
在这篇文章中,我们将比较三种常见的异构图表示学习框架:HeteroGraph、HGT和HGNN,并对它们的特点进行详细讨论。 一、HeteroGraph HeteroGraph是一种基于异构图的表示学习框架。它使用二分图表示数据之间的关系,并将关系转化为节点之间的交互。HeteroGraph的主要特点是可以处理多种类型的数据,并且能够自动学习节点和边的嵌入...
Pretrained Yes ++ Yes ++ Yes (Lasagne) Inception Multi-GPU: Data parallel Yes Yes Yes Yes Multi-GPU: Model parallel No Yes Experimental Yes (best) Readable source code Yes (C++) Yes (Lua) No No Good at RNN No Mediocre Yes Yes (best) 分类: ●深度学习 好文要顶 关注我 收藏该文 微...
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型 手写数字识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Flask框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。 68 0 0 子午...
图2-1 主流深度学习框架对比图 各深度学习框架简介 在本节,我们先来看看目前各流行框架的异同,以及各自的特点和优势。 TensorFlow TensorFlow 是相对高阶的机器学习库,用户可以方便地用它设计神经网络结构,而不必为了追求高效率的实现亲自写 C++或 CUDA 代码。它和 Theano 一样都支持自动求导,用户不需要再通过反向...
2024年3月19日,南开大学张瀚团队与腾讯AI实验室姚建华团队联合在Nature Methods上发表了文章scPROTEIN: a versatile deep graph contrastive learning framework for single-cell proteomics embedding(scPROTEIN: 一种用于单细胞蛋白质组学嵌入...
根据对初中以及高中地球科学课程能力框架热图,计算28种能力的赋值平均值,对比形成图2。从更细致的能力分类来看,在初中阶段,28种能力的赋值平均值较高的有读写能力、批判性思维、学生主体、行动、可持续发展素养,这五种能力的赋值平均值均大于或等于3,而其他能力则小于3。在高中阶段,赋值平均值较高的有读写能力、合...