此外, NVIDIA 实现允许使用多个 GPU 以数据并行方式训练模型,充分利用 DGX A100 ( 8x A100 80GB )的计算能力。 把所有东西放在一起,在 NVIDIA DGX A100 上, SE(3)-Transformer现在可以在 QM9 数据集上在 27 分钟内进行训练。作为比较,原始论文的作者指出,培训在硬件上花费了 2 . 5 天( NV...
对比了SE(3)-Transformer和Set-Transformer,一个不等变的attention模型,以及没有attention的TFN网络;同时测量等变性的准确程度,利用统一的采样的SO(3)变化的输入和输出。不像Sosnovik et al等人,误差没有使用平方项: 4.1 N-Body Simulation: dataset from Kipf[2]. 5个粒子每个可能带有正负电荷,相互之间施加排斥...
SE(3)-Transformer使用自注意力机制作为数据依赖过滤器,特别适合稀疏、非体素化的点云数据,同时尊重和利用手头任务的对称性。 自注意力本身是点集之间的伪线性映射。可以看出,它由两个部分组成:依赖于输入的注意力权重和输入的嵌入,称为值嵌入。在图1中,我们展示了一个分子图的例子,每个原子上都有一个值嵌入向量,...
它在很大程度上依赖于Rosetta protocol来重建全原子模型。 Rosetta提供一个灵活的功能库来完成各种生物分子建模任务。这些库定义的基本任务和操作作为算法被组合在一起,称之为“Protocols”,每种Protocols都使用Rosetta的灵活分子建模库来完成特定的建模任务。 在RoseTTAFold的细化模块中,使用SE(3)等变图转换器来细化主链...
具体来说,对于点云输入平移等变性很容易得到,只需将输入点云减去其中心值再送入点云网络,这样输出就是不变的,可以再将减去的中心值加回来,这样就变成等变的;而对旋转的等变性却比较复杂,对严格等变的网络一般基于球谐函数的等变基构...
1. 采用序列条件模型来指导无条件模型,在SE(3)上使用无分类器指导,以在构象质量和多样性之间找到更好的平衡。与DiG方法相比,CONFDIFF在训练过程中不依赖MD数据;与STR2STR方法相比,引导强度系数为平衡样本多样性和质量提供了更高的自由度。 2. CONFDIFF利用MD能量函数作为基于物理的奖励来指导蛋白质构象的生成。此...
在反向采样过程中,作者使用超参数γ来控制条件模型的无分类器引导强度,以便通过下式估计评分函数。 在蛋白质构象建模的背景下,可以访问基于物理的能量函数(即原子之间的势能)及其梯度(即每个原子的力)。与非规范化的势能函数相比,原子力更加局部,并且表现出更好的数值稳定性,这也更符合评分匹配的目标。作者使用上面介...
虽然SE(3) 等变特征学习在 3D物体识别任务上被广泛使用,其潜能在 3D语义分析的其他任务上却尚待开发。研究人员尝试将 SS-Conv 应用到 3D 空间中物体姿态估计中,因此提出了一个基于 SS-Conv 的通用框架,通过堆叠多层 SS-Conv 来提取 SE(3) 等变特征,从而直接解码出物体的姿态。在这个框架中,一个新颖的特征...
- 生成语义ID:使用基于T5架构的编码器-解码器模型,输入为文档的Token序列,输出为对应的语义ID。解码器的每一步使用不同的codebook(编码词典)。 - 重建文档:将生成的语义ID作为输入,通过一个随机初始化的Transformer解码器进行文档重建,使用类似BERT的Masked Token Prediction任务进行训练。
Transformer架构擅长捕捉复杂上下文,而Mamba特长在高效处理长序列。两相结合,模型在快与慢之间寻找平衡。 我们用经典的“鸡兔同笼”题分别向DeepSeek R1和混元T1提问,在关闭“联网搜索”的情况下,二者最终给出的答案无误,R1思考用时28秒,T1仅用14秒。