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。
而原始的分子化学式可以转化为二维平面结构图和三维空间结构图,如何充分学习结合两种视角下的信息对于分子的表征学习和性质预测是十分有益的。 图1 二维视图和三维视图中的空间几何信息 在本文中,我们提出了一个全新的分子图对比学习框架,可以对大量无标签的分子数据进行自监督的学习,同时考虑了二维和三维结构下的分子...
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...
一旦SimCLR模型被训练在对比学习任务上,它就可以用于迁移学习。为此,使用来自编码器的表示,而不是从投影头获得的表示。这些表示可以用于像ImageNet分类这样的下游任务。 目标结果 SimCLR比以前ImageNet上的自监督方法更好。下图显示了在ImageNet上使用不同自监督方法学习表示的训练线性分类器的top-1精度。灰色的十字架...
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...
zzy的aly | 3月前 | 机器学习/深度学习 TensorFlow 算法框架/工具 深度学习之格式转换笔记(三):keras(.hdf5)模型转TensorFlow(.pb) 转TensorRT(.uff)格式 将Keras训练好的.hdf5模型转换为TensorFlow的.pb模型,然后再转换为TensorRT支持的.uff格式,并提供了转换代码和测试步骤。 113 3 3 蚝油菜花 | 5天前...
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...
在本文中,我们将比较两种常见的异构图表示学习框架:异构图自编码器(Heterogeneous Graph Autoencoder)和图注意力网络(Graph Attention Network)。 1.异构图自编码器(Heterogeneous Graph Autoencoder) 异构图自编码器是一种基于神经网络的框架,旨在捕捉异构图中节点的语义信息。它通常由编码器和解码器两部分组成。编码器...
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。
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...