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...
实验验证部分,通过对多种图像复原任务和不同模型结构的综合评测来验证本文提出的模型对比学习框架的有效性,部分对比如图2所示,利用本文提出的模型对比学习的框架重训的多种图像复原任务模型均可获得显著提升。 图2. 多种图像复原任务中,利用本文提出的模型对比学习范式重训现有的图像复原模型,均可取得进一步的性能提升。
Label的引入也让对比学习的正负样本构造更加科学。
Caffe 全称为 Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding,是一个被广泛使用的开源深度学习框架(在 TensorFlow 出现之前一直是深度学习领域 GitHub star 最多的项目),目前由伯克利视觉学中心(Berkeley Vision and Learning Center,BVLC)进行维护。Caffe 的创始人是加州大学伯克利的 Ph.D.贾扬清,他同时也是Tenso...
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...
深度学习工程实践:PyTorch Lightning与Ignite框架的技术特性对比分析 在深度学习框架的选择上,PyTorch Lightning和Ignite代表了两种不同的技术路线。本文将从技术实现的角度,深入分析这两个框架在实际应用中的差异,为开发者提供客观的技术参考。 42 7 7 喜欢猪猪 | 1月前 | 机器学习/深度学习 自然语言处理 并行计算...
scPROTEIN框架概述 scPROTEIN的整体框架包括三个阶段的工作流程。 第一阶段通过多任务异方差回归模型估计肽段信号的不确定性,将其聚合到蛋白质水平。第二阶段构建细胞图,利用图对单细胞蛋白质数据进行学习和降噪。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。
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...
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...
本文提出了一个新的空间多组学解析框架,PRAGA,通过构建动态图结构和基于贝叶斯高斯混合模型的动态原型对比学习,实现在无人工标注和测序点类型数量先验的场景下对空间多模态组学数据的综合编码解析,并在五个空间多组学数据集上展现出最优的定性和定量结果。