MolCLR 表征的研究 研究人员使用t-SNE嵌入检查由预训练的 MolCLR 学习的表示。t-SNE 算法将紧密的分子表示映射到 2D 中的相邻点。 MolCLR 学习了具有相似拓扑结构和官能团的分子的紧密表示。例如,顶部显示的三个分子具有与芳基连接的羰基。左下角显示的两个分子具有相似的结构,其中一个卤素原子(氟或氯)与苯相连。
这个模型能够更好地预测异常模式,是一种新的方法。 过程内传感器嵌入的可解释性:作者通过使用t-SNE可视化来进一步研究过程内传感器嵌入的可解释性。通过观察t-SNE图,可以发现嵌入点与同一过程中的其他点形成簇。这表明作者的方法能够有效地学习不同传感器的行为,并考虑系统环境。这是一种新的方法来解释传感器数据。 ...
过程内传感器嵌入的可解释性:作者通过使用t-SNE可视化来进一步研究过程内传感器嵌入的可解释性。通过观察t-SNE图,可以发现嵌入点与同一过程中的其他点形成簇。这表明作者的方法能够有效地学习不同传感器的行为,并考虑系统环境。这是一种新的方法来解释传感器数据。 关注下“学姐带你玩AI”公号(不懂的看我主页签名)...
这个模型能够更好地预测异常模式,是一种新的方法。 过程内传感器嵌入的可解释性:作者通过使用t-SNE可视化来进一步研究过程内传感器嵌入的可解释性。通过观察t-SNE图,可以发现嵌入点与同一过程中的其他点形成簇。这表明作者的方法能够有效地学习不同传感器的行为,并考虑系统环境。这是一种新的方法来解释传感器数据。 ...
左图为多层 GCN 示意图。右图为使用 t-SNE 对一个两层 GCN 中隐含层激活的可视化结果。 我们使用 Cora 数据集对 GCN 进行训练,该数据集由 7 个类别的机器学习领域论文构成,分别是: Case_Based Genetic_Algorithms Neural_Networks Probabilistic_Methods ...
利用t-SNE 降维进行可视化展示: 4.Conclusion 总结:作者提出了一种新型的图卷积神经网络——图注意网络(GAT),其利用带 masked 的自注意力层来处理图结构数据,同时利用多头注意力对节点邻域进行充分表达。GAT 在诸多数据集中无论是直推学习还是归纳学习都取得不错的成绩。
左图为多层 GCN 示意图。右图为使用 t-SNE 对一个两层 GCN 中隐含层激活的可视化结果。 我们使用 Cora 数据集对 GCN 进行训练,该数据集由 7 个类别的机器学习领域论文构成,分别是: Case_Based Genetic_Algorithms Neural_Networks Probabilistic_Methods ...
这篇论文是 GraphSage 一次成功的应用,也是 GCN 在大规模工业级网络中的一个经典案例,为基于 GCN 结构的新一代 Web 级推荐系统铺平了道路。 1.Introduction GCN 在图数据中扮演着举足轻重的角色,其背后的核心思想在于使用神经网络来聚合领域的特征信息,并且通过堆叠可以扩大节点的感受野。与纯粹基于内容的深度模型(...
t-SNE 上的可视化: 图中可以观察到原型可以占据图嵌入的中心,这验证了原型学习的有效性。 总结 虽然人们已经做出了广泛的努力来从不同的角度解释 GNN,但现有的方法都不能为 GNN 提供内置的解释。在本文中,作者提出了 ProtGNN/ProtGNN+,它为 GNN 的解释提供了一个新的视角。ProtGNN 的预测是通过将输入与原型...
利用t-SNE 降维进行可视化展示: 4.Conclusion 总结:作者提出了一种新型的图卷积神经网络——图注意网络(GAT),其利用带 masked 的自注意力层来处理图结构数据,同时利用多头注意力对节点邻域进行充分表达。GAT 在诸多数据集中无论是直推学习还是归纳学习都取得不错的成绩。