摘要:随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型在生物信息学领域展现出巨大的潜力。本文将围绕AI大模型在基因分析和蛋白质预测中的应用,探讨其技术突破和创新点,以期为相关领域的研究提供参考。 一、 生物信息学是研究生物信
图神经网络
摘要:随着人工智能技术的飞速发展,深度学习在各个领域得到了广泛应用。本文将围绕AI大模型分类这一主题,探讨CNN、Transformer和图神经网络三种深度学习算法的优化策略,以期为相关研究和应用提供参考。 一、
摘要:随着互联网和社交网络的快速发展,图数据已成为数据挖掘领域的一个重要研究方向。图神经网络(Graph Neural Networks,GNNs)和社区发现(Community Detection)是图数据挖掘中
摘要:随着知识图谱在各个领域的广泛应用,知识图谱补全成为了一个重要的研究方向。图神经网络(Graph Neural Network,GNN)作为一种有效的图学习模型,在知识图谱补全任务中展现出强大的能力。本文将围绕
摘要:随着图数据的广泛应用,图神经网络(GNN)作为一种处理图数据的深度学习模型,在推荐系统、社交网络分析、知识图谱等领域取得了显著成果。本文将围绕PyTorch框架,探讨GNN中的GAT(Graph Attent
图神经网络(GNN/GCN/GAT)原理与应用 随着互联网和大数据技术的飞速发展,图结构数据在各个领域得到了广泛应用。图神经网络(Graph Neural Network,GNN)作为一种处理图结构数据的深度学习
神经网络:模型架构(前馈 / 循环 / 图神经网络)原理与实践 神经网络作为人工智能领域的重要分支,已经在图像识别、自然语言处理、推荐系统等多个领域取得了显著的成果。神经网络的模型架构多种多样,其中前馈神经网络(
摘要:随着人工智能技术的不断发展,知识图谱作为人工智能领域的一个重要分支,已经在各个行业中得到了广泛应用。本文将围绕知识图谱在AI大模型中的应用,特别是竞品分析这一领域,对比分析主流的知识图谱方案,以期为相关研究和
摘要:随着互联网和大数据技术的飞速发展,知识图谱作为一种结构化知识表示方法,在各个领域得到了广泛应用。图神经网络(Graph Neural Networks,GNNs)作为深度学习在图数据上的扩展,为知识图谱的构建
摘要:随着人工智能技术的不断发展,知识图谱作为一种重要的知识表示形式,在各个领域得到了广泛应用。零样本推理(Zero-shot Reasoning)作为知识图谱中的一个重要研究方向,旨在解决未知关系泛化问题。本文将
