8 月 12 日，上海交通大学 AI for Bioengineering 暑期学校正式开幕，吸引了来自国内外 30 余所高校和 27 家企业的百余名业内人士。在为期 3 天的学习交流中，多位行业专家、企业界代表及优秀青年学者，围绕 AI 与生物工程的融合与创…

本学习笔记的组织结构是，先跟李沐老师学一下，再去kaggle上寻摸一下有没有类似的练习，浅做一下，作为一个了解。 ———————————0428更新—————————————— 课程和博客看到后面准备主要看两个：GCN和…

卷积神经网络 卷积神经网络具有的特性： 平移不变性（translation invariance）：不管检测对象出现在图像中的哪个位置，神经网络的前面几层应该对相同的图像区域具有相似的反应，即为“平移不变性”。图像的平移…

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转载请注明出处：小锋学长生活大爆炸[xfxuezhagn.cn] 如果本文帮助到了你，欢迎[点赞、收藏、关注]哦~ 目录 背景知识 深入分析 初步结论 代码验证 实验设计 结果分析 最终结论 扩展思考 本文将详细分析orig_id和dgl.NID的区别。 背景知识 在做子图…

【区域脑图论文笔记】BrainNetCNN：第一个专门为脑网络连接体数据设计的深度学习框架 信息概览与提炼采用的数据与结果数据集结果概览一眼 重点图与方法概览核心与优劣总结模型与实验论文方法E2E的理解E2N的理解N2G的理解三个卷积层设计的理解 论文实验与讨论 总结与…

背景： 抽时间补充，先挖个坑。 一、模型结构 二、源码

人工智能咨询培训老师叶梓 转载标明出处 药物与基因之间的交互（DGI）预测对于新药发现和疾病管理至关重要。传统实验方法成本高昂，而计算方法则旨在准确且经济地检测DGI。尽管基于图神经网络（GNN）的方法在DGI预测中表现…

背景： 抽时间补充，先挖个坑。 一、模型结构 二、源码

时间序列数据是记录动态系统测量的主要数据类型，由物理传感器和在线过程（虚拟传感器）大量生成。时间序列分析对于解锁可用数据中隐含的丰富信息至关重要。随着图神经网络（GNNs）的最近进展，基于GNN的方法在时…

图神经网络实战（9）——GraphSAGE详解与实现 0. 前言1. GraphSAGE 原理1.1 邻居采样1.2 聚合 2. 构建 GraphSAGE 模型执行节点分类2.1 数据集分析2.2 构建 GraphSAGE 模型 3. PinSAGE小结系列链接 0. 前言 GraphSAGE 是专为处理大规模图而设计的图神经网…

图神经网络实战（8）——图注意力网络 0. 前言1. 图注意力层原理1.1 线性变换1.2 激活函数1.3 Softmax 归一化1.4 多头注意力1.5 改进图注意力层 2. 使用 NumPy 中实现图注意力层3. 使用 PyTorch Geometric 实现 GAT3.1 在 Cora 数据集上训练 GAT 模型3.2 …

近年来，伴随着以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习的快速发展，人工智能迈入了第三次发展浪潮，AI技术在各个领域中的应用越来越广泛。注意力机制、Transformer模型（BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、Swin…

1.前置知识 inductive和transductive 模型训练： Transductive learning在训练过程中已经用到测试集数据（不带标签）中的信息，而Inductive learning仅仅只用到训练集中数据的信息。 模型预测： Transductive learning只能…

卷积神经网络 卷积神经网络具有的特性： 平移不变性（translation invariance）：不管检测对象出现在图像中的哪个位置，神经网络的前面几层应该对相同的图像区域具有相似的反应，即为“平移不变性”。图像的平移…

卷积神经网络 卷积神经网络具有的特性： 平移不变性（translation invariance）：不管检测对象出现在图像中的哪个位置，神经网络的前面几层应该对相同的图像区域具有相似的反应，即为“平移不变性”。图像的平移…