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美国MIT研究人员揭示神经网络运行机制

美国麻省理工学院(MIT)官网报道该校在通用神经网络方面的研究进展可用于揭示神经网络的运行机制。理解神经网络的运行机制可以帮助研究人员增强其性能,并将从中获得的经验转用到其他应用。 神经网络的机器学习系统通过分析大量的训练数据来学习如何执行任务。在训练中,神经网络不断调整数千个内部参数,直到能够可靠地执行一些任务,例如识别数字图像中的对象,或将文本从一种语言翻译成另一种语言。但这些参数的最终值对揭示神经网络的运行机制用处不大。最近,计算机科学家开发了一些巧妙的技术,可以对特定神经网络的计算进行划分。 在新近

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CIKM 2021 | 基于IPCA的多属性分子优化

今天给大家介绍以色列理工学院Kira Radinsky课题组发表在CIKM会议上的一篇文章“Multi-Property Molecular Optimization using an Integrated Poly-Cycle Architecture”。分子先导优化是药物发现的一项重要任务,重点是生成类似于候选药物但具有增强属性的分子。大多数先前的工作都集中在优化单个属性上。然而,在实际环境中,作者希望产生满足多个约束条件的分子,例如,效力和安全性。同时优化这些属性是困难的,主要是由于缺乏满足所有约束的训练样本。作者在文章中提出了一种基于集成多循环架构(IPCA)的多属性分子优化新方法,该架构分别学习每个属性优化的转换,同时限制所有转换之间的潜在嵌入空间,能生成同时优化多个属性的分子。同时,作者提出了一种新的损失函数,它平衡了单独的转换并稳定了优化过程。我们评估了优化两个属性——多巴胺受体(DRD2)和药物相似性(QED)的方法,结果表明基于IPCA的多属性分子优化方法优于之前的先进方法,尤其是当满足所有约束且训练样本稀疏的情况。

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使用Bluemix,NoSQL DB和Watson创建云应用程序

本文介绍了一个基于Bluemix,NoSQL DB和Watson的食谱分享网站,该网站使用Java和JavaScript开发,并使用了Cloudant NoSQL数据库和Watson语言翻译服务。作者使用Java和CSS开发了一个简单的Web应用程序,该应用程序可以从Cloudant DB中检索数据,并将数据通过Watson翻译成其他语言。此外,作者还使用Gson库将Java对象映射到JSON数据,并使用RESTful API调用将数据发送到服务器。最后,作者提供了一个网址,可以通过该网址访问该应用程序,并查看食谱和语言之间的关系。本文旨在为技术社区提供一种基于云端的食谱分享解决方案,以便于用户之间分享食谱,提高烹饪技巧和美食文化。

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