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Nucleic Acids Res.｜华大智造联合复旦大学发布人类基因组轻量级语言模型，整合卷积层以碱基分辨率解释非编码区

Integrating convolution and self-attention improves language model of human genome for interpreting non-coding regions at base-resolution

2022-12-29

5930

[Nature 2022 | 论文简读] 通往完全可编程的蛋白质催化的道路

The road to fully programmable protein catalysis

2022-12-29

3380

[Nature Machine Intelligence | 论文简读] 使用 Benisse 解释单细胞基因表达的B细胞受体库

cell expression na using

Interpreting the B-cell receptor repertoire with single-cell gene expression using Benisse

2022-12-29

4080

[IEEE Trans Med Imaging | 论文简读] 用于全视野数字病理切片分类的多实例强化对比学习

面向对象编程

MuRCL: Multi-instance Reinforcement Contrastive Learning for Whole Slide Image Classification

2022-12-29

5930

[Genome Biology | 论文简读] metaMIC：从头宏基因组组装的无参考错误组装识别和校正

https 网络安全

metaMIC: reference-free misassembly identification and correction of de novo metagenomic assemblies

2022-12-29

2870

[CVPR | 论文简读] 深度密度的无约束人脸聚类算法

聚类算法编程算法

Deep Density Clustering of Unconstrained Faces

2022-12-29

4720

[Nature Communications | 论文简读] 用于人工神经网络持续学习的大脑启发回放

Brain-inspired replay for continual learning with artificial neural networks

2022-12-29

4750

Nature Machine Intelligence | 三种类型的增量学习

机器学习深度学习监督学习人工智能正则表达式

今天给大家带来一篇剑桥大学有关增量学习的文章。从非平稳的数据流中渐进地学习新信息，被称为“持续学习”，是自然智能的一个关键特征，但对深度神经网络来说是一个具有挑战性的问题。近年来，许多用于持续学习的深度学习方法被提出，但由于缺乏共同的框架，很难比较它们的性能。为了解决这个问题，我们描述了持续学习的三种基本类型或“场景”:任务增量式学习、领域增量式学习和类增量式学习。每一种情况都有自己的挑战。为了说明这一点，作者通过根据每个场景执行Split MNIST和Split CIFAR-100协议，对目前使用的持续学习策略进行了全面的实证比较。作者证明了这三种情况在难度和不同策略的有效性方面存在实质性差异。提出的分类旨在通过形成清晰定义基准问题的关键基础来构建持续学习领域。

2022-12-29

8.9K1

[Genome Biology | 论文简读] 以知识为基础的神经网络能够对单细胞测序数据进行生物学上可解释的深度学习

深度学习神经网络

Knowledge-primed neural networks enable biologically interpretable deep learning on single-cell sequencing data

2022-12-29

4070

[arxiv | 论文简读] 深度K-Means:简单有效的数据聚类方法

数据挖掘 data 论文

Deep K-Means: A Simple and Effective Method for Data Clustering

2022-12-29

1.1K0

[Nature Machine Intelligence | 论文简读] 分子表示的几何深度学习

Geometric deep learning on molecular representations

2022-12-29

3910

[NeurIPS | 论文简读] 几何视角下 GNN 的拓扑知识表示与迁移

Topology Compression for Graph Neural Networks

2022-12-29

2350

[Nature Machine Intelligence | 论文简读]三种类型的增量学习

从非平稳的数据流中渐进地学习新信息，被称为“持续学习”，是自然智能的一个关键特征，但对深度神经网络来说是一个具有挑战性的问题。近年来，许多用于持续学习的深度学习方法被提出，但由于缺乏一个通用的框架，它们的性能比较困难。为了帮助解决这个问题，作者描述了持续学习的三种基本类型或“场景”:任务增量学习、域增量学习和类增量学习。每一种情况都有自己的挑战。为了说明这一点，作者根据每个场景使用split MNIST和split CIFAR-100数据集，对目前使用的持续学习策略进行了全面的实证比较。作者展示了三种场景在难度和不同策略的有效性方面的显著差异。提出的分类旨在通过形成清晰定义基准问题的关键基础，来构建持续学习领域。

2022-12-29

6460

[Nat. Biomed. Eng. | 论文简读] 用于分析有损耗和域偏移的医学图像数据集的自适应对抗神经网络

Adaptive adversarial neural networks for the analysis of lossy and domain-shifted datasets of medical images

2022-12-29

3130

[arxiv | 论文简读] CLASSIC: 方面级情感分类任务的持续和对比学习

腾讯云测试服务

CLASSIC: Continual and Contrastive Learning of Aspect Sentiment Classification Tasks

2022-12-29

2550

[IEEE Trans Med Imaging | 论文简读] 用于COVID-19严重程度诊断和预测的结构注意图神经网络

Structural Attention Graph Neural Network for Diagnosis and Prediction of COVID-19 Severity

2022-12-29

3210

[IJCAI | 论文简读] 基于Transformer的目标增强生成对抗网络生成所需分子

Transformer-based Objective-reinforced Generative Adversarial Network to Generate Desired Molecules

2022-12-29

6690

Nature Machine Intelligence | 基于视网膜扫描和最少的个人信息来预测心肌梗死

Predicting myocardial infarction through retinal scans and minimal personal information

2022-12-29

5660

Patterns | 自监督图预训练模型整合大规模分子网络以探寻疾病相关基因的内在互作机制

embedding graph methods network self

Self-supervised graph representation learning integrates multiple molecular networks and decodes gene-disease relationships

2022-12-29

4210

[ICCV | 论文简读] 深度自适应图像聚类

image mnist stl

图像聚类是机器学习和计算机视觉中的一项关键但具有挑战性的任务。现有的方法往往忽略了特征学习和聚类之间的结合。为了解决这一问题，作者提出了深度自适应聚类（DAC），该方法将聚类问题重新定义为一个二分类框架，以判断图像对是否属于同一类别。在DAC中，相似度计算由深度卷积网络（ConvNet）的特征和图像的标签构建余弦距离。通过在DAC中引入一个约束条件，学习到的标签特征往往是可以更好应用在图像聚类。主要的挑战是图像聚类中真实标签是未知的。我们通过提出一个交替迭代自适应学习算法来解决这个问题。总之，图像是根据标签特征自动聚类的。实验结果表明，DAC在5个当前的数据集上取得了最好的结果，如在MNIST上达到97.75%，在CIFAR-10上达到52.18%，在STL-10上达到46.99%。

2022-12-29

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