Hist2ST由三个模块组成:Convmixer、Transformer和Graph Neural Networks。具体而言,在每个测序点,相应的组织学图像被裁剪成图像块。图像块被送到Convmixer模块中,以通过卷积操作捕获图像块内的2D视觉特征。学习的特征被送到Transformer模块中,以通过自注意力机制(self-attention)捕获全局空间相关性。然后,Hist2ST通过图神...
模型被制定为一个通用框架,完全基于提示,并且可以适应各种下游任务。 该研究以「Generative pretrained autoregressive transformer graph neural network applied to the analysis and discovery of novel proteins 」为题,于 2023 年 8 月 29 日发布在《Journal of Applied Physics》。 多尺度建模为分层生物材料的分析和...
GraphSAGE (Graph Convolutional Neural Network with Sampling) 是一种基于图神经网络 (Graph Neural Netwo...
摘要:图神经网络(GNN)与Transformer的结合,为处理图形数据和自然语言处理任务带来了革新。通过融合GNN的图形表示能力和Transformer的自注意力机制,这种结合不仅提升了模型对复杂关系的捕捉能力,还拓展了其在多个领域的应用潜力。 Abstract: The combination of Graph Neural Network (GNN) and Transformer brings innovation ...
GNN and GAT 如果我们要进行邻域聚合的多个并行头,并用注意力机制(即加权和)代替对邻域的求和,我们就会得到图注意力网络(Graph Attention Network, GAT),如上图左所示。从某种程度上说,GAT 与 attention 已经完成了形式上的统一。还有一点需要注意的是,GNN 的图连接通常不是全连接的,而 Transformer 的关于稀疏性...
Transformer通过学习特征之间的关系图（关系矩阵），然后进行加权消息传递，与GNN中的邻接矩阵不同，...
Dynamic Spatial Graph Convolution Network 我们利用学习到的动态空间结构对基于扩散GCN的过程进行改进,从而捕获动态空间关系。这个新模块也被称为动态空间GCN (DSGCN)。 我们最终利用FFN来增强Dynamic GCN的表达能力 实验 两个公共开源的交通数据集,其统计数据如表: ...
就目前来看,该方法仍然是所有目前GAN模型生成图像的基础。 Top 7:Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search作者:David Silver 、Aja Huang et al. 2016年被《Nature》收录,引用9621次。 论文地址:https://www.nature.com/articles/nature16961这篇论文代表了人工智能历史上的一个重要...
8 Conclusions and future work 通过结合使用图网络构建球形网格,以及视觉 Transformer 学习网格节点间的交互作用,HEAL-ViT提供了一种架构,它结合了GraphCast(一种空间均匀网格)的独特优势与基于 Transformer 的方法(高效学习远程连接)的优点。这种方法并非特定于中程天气预报问题,它可以推广到任何使用经纬度网格上的地理...
1. Instability, Computational Efficiency and Statistical Accuracy. (from Nhat Ho, Koulik Khamaru, Raaz Dwivedi, Martin J. Wainwright, Michael I. Jordan, Bin Yu) 2. Non-IID Graph Neural Networks. (from Yiqi Wang, Yao Ma, Charu Aggarwal, Jiliang Tang) ...