超图是图的一种扩展形式，在表达多重关系方面比普通图更强大和灵活。近年来，一些研究者开始使用超图建模骨骼数据，构建超图卷积网络（HGCN）进行骨骼动作识别。例如，Hao等人在2021年提出的超图神经网络（Hyper-GNN）通过一组超边表示骨骼数据中潜在的高阶关系，然后执行超图空间-时间卷积来提取运动特征。然而，现有的...
人大团队将等变图神经网络用于靶蛋白结合位点预测,性能最高提升20% 研究内容:中国人民大学高瓴人工智能学院的研究团队首次将 E(3) 等变图神经网络 (GNN) 应用于配体结合位点预测,提出 EquiPocket 框架,有助于药物发现等各种下游任务。 11 论文题目:DynamicBind: predicting ligand-specific protein-ligand complex st...
中国人民大学高瓴人工智能学院的研究团队首次将 E(3) 等变图神经网络 (GNN) 应用于配体结合位点预测,提出名为 EquiPocket 的框架,有助于药物发现等各种下游任务。 HyperAI超神经 2024-07-17 1680 OpenAI官宣新公司,谷歌前高管任CEO,打造AI健身教练;上海交大开源3D医学大模型,构建超大规模3D医学图像分割数据集 ...
例如,为了实现高离子导电性,研究人员首先将 HTP-MD 数据集中的聚合物分为高导电性和低导电性两组,然后利用从无条件生成任务的超参数调整中获得的最优模型架构在生成 (Generate) 阶段有条件的生成 (Conditionally generated) 具有高导电性的聚合物电解质。 最后,他们使用图神经网络 (GNN) 模型来预测生成聚合物的离子...
GNN GAN Transformer GPT 强化学习 开发者开放共创 CV NLP... 全AI化平台 AI引擎 4大技术系统 智毯All-In-One 全地形AI车身控制技术系统 超跑 性能 轿车 舒适 SUV 通过性、视野、空间 4大技术系统 Hyper多矢量 多轴扭矩矢量AI推进转向制动一体化系统 4大技术系统 第三AI空间 智能座舱及智能互联网技术系统...
GNN、Attention、Deep Sets:每个entity共享嵌入层的网络参数,且网络参数固定,满足置换不变性; DPN:存在一个固定的参数集,每个entity从该参数集中选择网络参数作为其嵌入层参数,满足置换不变性; 不同于以上几种网络结构,HPN利用超网络接收entity特征作为输入产生嵌入层网络参数,这意味着每个entity的特征与嵌入层参数一一对...
GNoME 是一种先进的图神经网络 (GNN) 模型,输入数据主要采用图表的形式,形成类似原子之间的连接,这也让 GNoME 更容易发现新的晶体材料。据介绍,GNoME 能够预测新型稳定晶体的结构,然后通过 DFT(密度泛函理论)进行测试,并将所得的高质量训练数据反馈到模型训练中。
图神经网络(GNN)现在可以研究的方向有哪些呢? HyperAI超神经 已认证账号 作为天然存在各种结构性数据的领域,图神经网络在生物学中的很多问题都能提供可能的解决方案。无论是分子、复合物、基因、微生物网络,或是更大更复杂的系统,图神经网络通过植入归纳偏差,即使在少量数据情况下也能… ...
**二、解决方法:**提出了新的超图模型DHGNN=DHG(超图结构)+HGC(超图卷积) 1.DHG模块:先根据k-means聚类X,即预先处理X,方便建模。(k-means处理X流程) 1.1 k-means聚类算法(k均值算法) 原理:它是以欧式距离为计算标准。比如:计算的2个特征之间的欧式距离越近,算法就认为2者相似度越接大。最后把距离大小相...
此外,与不利用关系信息的基线 LR,CEVAE 和 CFR 相比,利用关系信息的基线,即 NetdeconfGCN-HSIC 和 GNN-HSIC,表现更好。 ▲图4 我们还改变了超参数来控制超图溢出效应在结果预测(outcome simulation) 中的重要性。实验结果如图4所示,随着的增加,结果(outcome)受溢出效应的影响越厉害,但所提出的模型 HyperSCI 相...