Technologie-Peripheriegeräte
KI
Geometrisches Deep Learning: Die Geheimnisse der Geometriewelt aufdecken
Geometrisches Deep Learning: Die Geheimnisse der Geometriewelt aufdecken
Was ist geometrisches Deep Learning?
Im sich ständig weiterentwickelnden Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens ist ein leistungsstarkes Paradigma namens Geometrisches Deep Learning (GDL) entstanden, das immer mehr an Bedeutung gewinnt. Basierend auf Graphentheorie und Geometrie bietet GDL eine revolutionäre Methode zur Analyse von Daten mit komplexen Beziehungen (wie sozialen Netzwerken, Molekülen und 3D-Objekten)
1 Verständnis der Graphenperspektive
Der Kern des geometrischen Deep Learning ist das Konzept von Graphen . Ein Graph besteht aus Knoten und Kanten und ist ein Modell der Beziehungen zwischen Entitäten. GDL nutzt diese Struktur, um komplexe Abhängigkeiten in Daten zu erfassen, die mit herkömmlichen Deep-Learning-Modellen nur schwer zu lösen sind. Daten und ihre Beziehungen werden direkt im räumlichen Bereich des Diagramms codiert. Im Spektralbereich wird das Mustersignal in den Frequenzraum umgewandelt, wodurch die Anwendung der Signalverarbeitungstechnologie realisiert wird.
3. Anwendung auf soziale Netzwerke
Eine prominente Anwendung von GDL ist die Analyse sozialer Netzwerke. Durch die Behandlung von Individuen als Knoten und Beziehungen als Kanten kann GDL verborgene Muster aufdecken, Gemeinschaften identifizieren und Verhalten in sozialen Interaktionen vorhersagen.
4. GDL in der 3D-Objekterkennung
Geometrisches Deep Learning ist eine Technologie, die bei der 3D-Objekterkennung und -analyse gute Leistungen erbringt. Durch die Darstellung von Objekten als Graphen und die Berücksichtigung ihrer geometrischen Eigenschaften ermöglicht GDL Maschinen, komplexe Objektformen und -strukturen zu verstehen. Moleküle können als Diagramme dargestellt werden, sodass GDL molekulare Eigenschaften vorhersagen, Arzneimittelkandidaten optimieren und die Arzneimittelentwicklung beschleunigen kann.
6. Halbüberwachtes Lernen
GDL kann gedeihen, wenn die gekennzeichneten Daten begrenzt sind. Es kombiniert Informationen aus beschrifteten und unbeschrifteten Datenpunkten und eignet sich daher ideal für halbüberwachte Lernaufgaben, bei denen beschriftete Proben knapp sind.
7. Herausforderungen und Fortschritte
Obwohl GDL sein Potenzial hat, steht es auch vor Herausforderungen wie Skalierbarkeit und Interpretierbarkeit. Die laufende Forschung geht diese Probleme jedoch durch Fortschritte bei skalierbaren Diagrammalgorithmen und Visualisierungstechniken an.
8. Tools und Frameworks
Verschiedene Bibliotheken und Frameworks, wie PyTorch Geometric und GraphSAGE, konzentrieren sich auf geometrisches Deep Learning. Diese Tools ermöglichen es Forschern und Praktikern, GDL-Algorithmen effektiv zu implementieren
9. Hybridmodus
GDL wird oft mit traditionellen Deep-Learning-Techniken kombiniert, um Hybridmodi zu bilden. Diese Fusion kann komplexe Aufgaben effektiv bewältigen und die Vorteile beider Paradigmen voll ausschöpfen
10 Die Zukunft der künstlichen Intelligenz gestalten
Die Fähigkeit des geometrischen Deep Learning, komplexe Beziehungen und Strukturen zu modellieren, legt den Grundstein für die Entwicklung künstlicher Intelligenz . Seine Anwendungen reichen vom Gesundheitswesen bis zum Finanzwesen und bieten eine neue Perspektive auf die Verarbeitung und das Verständnis komplexer Daten.
Zusammenfassung
Mit der Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz ist geometrisches Deep Learning zu einer Schlüsselkraft geworden, um die Lücke zwischen traditionellem Deep Learning und komplexen Datenbeziehungen zu schließen. Seine Fähigkeit, sowohl grafische als auch räumliche Domänen zu verarbeiten, öffnet die Tür zu vielen Anwendungen in verschiedenen Bereichen. Mit fortlaufender Forschung, innovativen Tools und einer wachsenden Community hat geometrisches Deep Learning das Potenzial, den Bereich der künstlichen Intelligenz neu zu gestalten und den Weg für genauere Vorhersagen und tiefe Einblicke in eine Welt komplexer Daten zu ebnen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGeometrisches Deep Learning: Die Geheimnisse der Geometriewelt aufdecken. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
Heiße KI -Werkzeuge
Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos
AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.
Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos
Clothoff.io
KI-Kleiderentferner
AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.
Heißer Artikel
Heiße Werkzeuge
Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor
SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen
Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung
Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools
SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)
Heiße Themen
Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
AlphaFold 3 wird auf den Markt gebracht und sagt die Wechselwirkungen und Strukturen von Proteinen und allen Lebensmolekülen umfassend und mit weitaus größerer Genauigkeit als je zuvor voraus
Jul 16, 2024 am 12:08 AM
Herausgeber | Rettichhaut Seit der Veröffentlichung des leistungsstarken AlphaFold2 im Jahr 2021 verwenden Wissenschaftler Modelle zur Proteinstrukturvorhersage, um verschiedene Proteinstrukturen innerhalb von Zellen zu kartieren, Medikamente zu entdecken und eine „kosmische Karte“ jeder bekannten Proteininteraktion zu zeichnen. Gerade hat Google DeepMind das AlphaFold3-Modell veröffentlicht, das gemeinsame Strukturvorhersagen für Komplexe wie Proteine, Nukleinsäuren, kleine Moleküle, Ionen und modifizierte Reste durchführen kann. Die Genauigkeit von AlphaFold3 wurde im Vergleich zu vielen dedizierten Tools in der Vergangenheit (Protein-Ligand-Interaktion, Protein-Nukleinsäure-Interaktion, Antikörper-Antigen-Vorhersage) deutlich verbessert. Dies zeigt, dass dies innerhalb eines einzigen einheitlichen Deep-Learning-Frameworks möglich ist
