今天给大家介绍中国人民大学魏哲巍教授课题组发表在ICML2020上的一项工作。...1 介绍 图卷积网络（GCN）将卷积神经网络（CNN）概括为图结构化数据。为了学习图形表示，“图形卷积”操作将相同的线性变换应用于节点的所有邻居，然后加上非线性激活函数。...使用初始残差和恒等映射的GCNII是一个深层的GCN模型，能够解决过度平滑的问题。在每一层，初始残差从输入层构造一个跳跃连接，而恒等映射将单位矩阵添加到权重矩阵。...初始剩余连接为了在ResNet中模拟跳跃连接，Kipf等人提出了将平滑化表示PH〜（`）与H（`）相结合的残差连接。但这种残差连接仅部分缓解了过度平滑的问题。...总体而言，结果表明通过初始残差和恒等映射，可以解决过度平滑的问题，并将vGCN扩展为真正的深度模型。
这两个来源中的哪一个对应于"（截距）"，哪一个对应于 "残差"？ 同时检查固定效应结果的输出。模型公式中唯一的固定效应是所有长度测量的平均值。它被称为"（截距）"，但不要与随机效应的截距相混淆。...解释上一步中获得的重复性测量结果。如果你得到的重复性小于1.0，那么个体内测量结果之间的变化来源是什么。仅是测量误差吗？ 产生一个残差与拟合值的图。注意到有什么问题？似乎有一个轻微的正向趋势。...每条鱼的预测值和观察值之间的差异代表残差。 你在（1）中做了什么假设？创建一个残差与拟合值的图，以检查这些假设之一。 从保存的lmer对象中提取参数估计值。检查固定效应的结果。...该模型假设所有拟合值的残差为正态分布，方差相等。该方法还假设个体鱼之间的随机截距为正态分布。该方法还假设组（鱼）的随机抽样，对同一鱼的测量之间没有影响。 # # 1. 拟合混合效应模型。...visreg()不会保留配对，但会允许你检查残差。 现在重复模型拟合，但这次包括实验和持续时间之间的相互作用。将模型与数据的拟合情况可视化。
尽管在最近的研究中尝试了3D结构的直接输入，由于一些原因，它们获得了相对较低的精度。...在这里，图像是蛋白质的距离图，问题是药物的分子线性符号，答案是它们是否相互作用。该框架使得可以进行蛋白质单体结构的训练，而无需与其结合配体的共晶结构，从而大大扩展了可用于训练的数据集。...CNN模块使用了改进的残差网络（Resnet）和基于序列的自注意力机制（sequential self-attention）处理蛋白质输入。 每个残基块可以定义为： ?...因此需要去除残差块之间的池化层，并对输入的两侧使用零填充以确保残差块的结果与输入的大小相同，处理过后的输出就可以看作是蛋白质顺序表示。...然后通过将注释矩阵 与之前得到的特征图 相乘得到一个特征图，它是一个特殊的特征图，包含了相互作用里位点贡献的潜在关系。 ?
有很多方法去衡量这个接近度(closeness),但最常用的是最小二乘法 定义残差(residual,e)为真实值和预测值的差,残差平方和( residual sum of squares ,RSS)为所有残差的平方和...（无偏估计量的期望等于要估计的参数）,对于一次抽样，评估利用抽样样本均值去估计总体均值的误差可以使用标准误： 可以用类似的方法去评估估计的 和真实值的差异： 这里的 是前面提到的误差项的方差，也叫残差标准误...需要考虑 个模型 使用methods=backward来进行Backward selection 其他问题 互作项 有些时候不同的变量间会有相互作用，例如：基于生产线和工人的数量来预测产品的产量，这里面工人的数量和生产线的数量是有相互作用的...image-20200819153428192 非线性关系 可以用残差图(残差和预测值画散点图)来识别数据的非线性关系 lm_fit 的假设是误差项有着不变的方差 ，但是有些时候这个假设不成立，我们可以通过Residual plots的模式来简单判断，如下左图，当response的值变大的时候残差的波动范围也变大
它和一般线性回归的区别是在损失函数上增加了一个L2正则化的项，和一个调节线性回归项和正则化项权重的系数α。...Ridge回归在不抛弃任何一个变量的情况下，缩小了回归系数，使得模型相对而言比较的稳定，但这会使得模型的变量特别多，模型解释性差。有没有折中一点的办法呢？...再以Yyes为新的因变量，去掉Xk后，剩下的自变量的集合Xi,i={1,2,3…k−1,k+1,…n}为新的自变量集合，重复刚才投影和残差的操作，直到残差为0，或者所有的自变量都用完了，才停止算法。...接着发现最接近的是X2，此时用残差接着在X2投影，残差如图中短虚线。...有没有折中的办法可以综合前向梯度算法和前向选择算法的优点，做一个折中呢？这就是终于要出场的最小角回归法。
函数$g_l$通常是恒等式，而残差分支$R_l$则是网络构建的核心模块，许多研究都着力于残差分支$R_l$的变体以及如何对$R_l$进行初始化。...实际上，残差结构突出了训练优化和结构设计之间的相互作用，正如ResNet作者所说的：残差结构没有提供更好的特征表达能力，之所以取得更好的性能，是因为残差结构更容易训练。 ...对于卷积神经网络和应用于NLP或语音任务的Transformer，如何对残差架构的残差分支进行归一化、加权或初始化受到了广泛关注。...在ViT和DeiT两项工作中，都没有研究仅在Imagenet上训练时，更大的深度可以带来任何好处：更深的ViT架构性能反而更低，而DeiT则只考虑了12层的架构。 ...图1展示了可能有助于优化的主要变体，图a是标准的预归一化结构。
这种分布取决于结合所涉及的原子间相互作用，解释这些相互作用的评分函数可以准确地预测对不可见分子的结合亲和力。 方法 图是表示分子的自然方式。...（c）使用节点属性，以获得对蛋白质口袋中重要结合区域的深入了解。（d）将学到的知识用于片段细化。...每层EGNN之间都有残差连接，最后一层线性层之后，节点特征矩阵通过全局平均池化层，以得到图级别的特征向量，采用sigmoid激活函数，从而将输出压缩到y∈ [0,1]区间。...该体系结构包括残差连接用于学习节点特征，以避免梯度爆炸或梯度消失，防止过拟合，和进行表层和底层表征的更丰富组合，同时，使用浅层神经网络作为注意力机制，在这种情况下，模型学习对蛋白质-药物对进行评分，表示原子相互作用的重要性...通过对给定结合小分子的蛋白质晶体结构进行学习，对于距离任何配体原子小于6埃的蛋白质原子，获得结合信息的重要性得分。
选自arXiv 作者：Haozhi Qi等 机器之心编译 参与：魔王 深度卷积神经网络的训练很难，方法很多，有没有可能从中提炼出一条指导性原则呢？...初始化、归一化和残差连接（skip connection）被认为是训练深度卷积神经网络（ConvNet）并获得最优性能的三大必备技术。...最近，来自加州大学伯克利分校和圣迭戈分校的研究者发布一项研究，提出不使用归一化和残差连接的深度 ConvNet 在标准图像识别基准上也能实现优异的性能。...从最初的权重初始化、特征图归一化和残差学习技术，到后来的大量网络架构组件，如新型非线性激活函数、权重正则化等，深度 ConvNet 训练方法层出不穷。...ISONet 性能如何 如下表 1 所示，使用 SReLU、Delta 初始化和正交正则化的 Isometric 学习能够在 ImageNet 上训练 ISONet，并且不需要 BatchNorm 和残差连接
有没有办法通过组合一系列和正方形平行的线（每条线都相当于一个线性分类器）来获得一个比较好的分类效果呢？ 第一步：先矮子里拔将军，选择一条平行于四边且最不坏的线段。...因此在这里用回归树拟合残差实际上就是用回归树拟合负梯度（当损失函数不为square loss时残差并不一定等于负梯度！）。我们实际上是在通过梯度下降法对模型参数进行更新。...loss 时候，其沿着负梯度方向拟合表现为拟合残差（选择其他损失函数不一定表现出拟合残差的性质） 总结来说，GBDT算法基树采用CART回归树，树节点的划分指标是平方损失函数，叶子节点的值是落在该叶子节点所有样本的目标均值...的偏导数由链式法则可得正好是 ? ，则 ? 恰好是 ? 。因此在这里用回归树拟合残差实际上就是用回归树拟合负梯度（当损失函数不为square loss时残差并不一定等于负梯度！）。...梯度提升树中为什么说目标函数关于当前模型的负梯度是残差的近似值？ 机器学习算法中 GBDT 和 XGBOOST 的区别有哪些？
一个关键原因是输入中包含原子结构导致的信息泄漏，这使得残差级预训练任务变得微不足道，导致残差表示的表达不足。...然而，侧链原子在许多下游任务中也是必不可少的，例如分子对接，因为它们与小分子相互作用。因此，在蛋白质建模中整合来自所有原子的信息是必要的。...在作者的实证研究中，发现寻常的原子级建模通常会失败：(1)简单地将残差输入替换为原子输入，在原子级进行预训练任务，而不考虑残差级别，例如预测原子坐标和角度，并没有产生显著的改进。...图1：加入全部原子后，残基位置的可能范围受到限制，从而更容易预测残基位置和边角等 作者确定了一个关键原因是由于输入中包含原子结构而导致残差级任务的信息泄漏，这使得残差级预训练任务变得微不足道，并导致残差表示表达不足...残基水平图由所有α碳节点和残基边组成，原子水平图由所有原子节点和原子水平边组成，其中残基水平图与原子水平图共享α碳节点。该网络引入一个虚拟原点，连接每个原子和残基以整合蛋白质的整体表示。
批归一化有很多作用，其最重要的一项功能是大幅提升残差网络的最大可训练深度。DeepMind 这项研究探寻了其中的原因，并进行了大量验证。 ?...它可以改善损失分布（loss landscape），同时还是效果惊人的正则化项。但是，它最重要的一项功能出现在残差网络中——大幅提升网络的最大可训练深度。...DeepMind 近期一项研究找到了这项功能的原因：在初始化阶段，批归一化使用与网络深度的平方根成比例的归一化因子来缩小与跳跃连接相关的残差分支的大小。...典型残差块的深度与残差块总数 d 成比例，这表明批归一化将残差分支缩小到 1/√ d。 ? 图 3：此图模拟了初始化阶段不同深度的路径对 logits 方差的贡献。...图 5：使用批归一化要比不使用获得的测试准确率更高，研究者还能够以非常大的批大小执行高效训练。
在图中，节点表示残差信息，边表示残差之间的位置关系。随后，使用GAT来学习和更新节点表示，然后由读出层进行处理。最后，利用输出层判断输入是否为ABP。...由于在相同的实验条件下，并非所有序列都具有确定的3D结构，因此作者使用AlphaFold2来预测数据集中所有序列的结构。...从AlphaFold2预测的结构中，可以得到所有原子的笛卡尔坐标来创建接触图。在本研究中，使用接触图中Cα-Cα原子之间的距离来表示空间信息。...本文的模型可以识别Magainin-2中所有带正电的氨基酸(图2D中的3、6、9、10和13位)。...此外，值得注意的是，水中的ABP的结构可能与膜中的不一样，因此使用膜中模拟的结构进行鉴定可能更准确，尽管获得这种结构存在重大挑战。总之，开发高精度的ABP识别模型仍然是一项重要的任务。
，GoogLeNet获得了第一名、VGG获得了第二名。...那么，有没有一种方法既能保持网络结构的稀疏性，又能利用密集矩阵的高计算性能。...GoogLeNet团队发现在网络的前期使用这种分解效果并不好，在中度大小的特征图（feature map）上使用效果才会更好（特征图大小建议在12到20之间） ?...Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning》 Inception V4研究了Inception模块与残差连接的结合...下图左为ResNet的残差结构，右图为ResNet残差结构与Inception相结合。 ? 注： 在实际工作中做图片分类时，我们一般使用GoogleNet Inception v2.
异方差的检验 2.1 图示法 观察 “残差 与拟合值 的散点图” 或者 “残差 与某个解释变量 的散点图” 。画图是直观方法，但不严格。 ?...*/ reg lntc lnq lnpl lnpk lnpf * 1.残差图 -rvfplot- (residual-versus-fitted plot) rvfplot //残差与拟合值的散点图...从上面两张图可以看出，残差与拟合值、解释变量 lnq 之间呈现线性关系，由此猜测存在异方差。 2.2 BP 检验 假设回归模型： 记 ） 。...怀特检验(White, 1980)在 BP 检验的辅助回归中加入所有的二次项（含平方项与交叉项）。...*/ reg lntc lnq lnpl lnpk lnpf * 1.残差图 -rvfplot- (residual-versus-fitted plot) rvfplot //残差与拟合值的散点图
它和一般线性回归的区别是在损失函数上增加了一个L2正则化的项，和一个调节线性回归项和正则化项权重的系数\(\alpha\)。...Ridge回归在不抛弃任何一个变量的情况下，缩小了回归系数，使得模型相对而言比较的稳定，但这会使得模型的变量特别多，模型解释性差。有没有折中一点的办法呢？...，重复刚才投影和残差的操作，直到残差为0，或者所有的自变量都用完了，才停止算法。...接着发现最接近的是\(\mathbf{X_2}\)，此时用残差接着在\(\mathbf{X_2}\)投影，残差如图中短虚线。...有没有折中的办法可以综合前向梯度算法和前向选择算法的优点，做一个折中呢？有！这就是终于要出场的最小角回归法。
背景 药物-药物相互作用（DDI）是药物之间的反应。它们被分为三种类型：协同、拮抗和无反应。作为一项快速发展的技术，预测DDI相关事件在药物开发和疾病诊断领域得到越来越多的关注和应用。...方法 CNN-DDI主要包括两部分：组合特征选择模块和基于CNN的预测模块。如图1所示，CNN-DDI组合了四个药物特征并获得低维表示，作为CNN模型输入。...卷积层可以增强学习深度特征的能力。通过DDI的预测器，得到所有DDI相关事件类型的概率，并选择概率最高的事件。 图1. CNN-DDI模型图 首先，评估两种药物之间的相似性。...因此可以提高特征学习的能力。因此，在本文中，将CNN作为监督模型，用于提取综合特征信息以预测DDI。 CNN-DDI使用了残差连接，增强了多层特征的相关性。...在所有组合中，四个特征的组合具有最高的得分。因此可以证明，每个特征都在一定程度上提高了CNN-DDI的性能。
数量性状受到环境因素的影响很大，那么表型的变异可能有遗传的因素，也有环境的因素，甚至还有环境和遗传相互作用的因素。...这种情况，可以分开考虑，比如进行GBLUP估计，单独估算方差组分，看看遗传力异常是由于加性方差组分异常，还是残差方差组分异常，另外，可以看一下残差和拟合值的分布，看一下是否有梯度效应没被考虑在内，固定因子和随机因子的设置...看看是否将PCA放到了GWAS分析的模型中，这些PCA就是协变量，会影响加性方差组份和残差方差组分，进而影响遗传力。...2，看一下表型数据的分布，有没有异常值，删除异常值看一下遗传力的变化，特别是数据量比较小时，对遗传力影响比较大。...3，看一下残差和拟合值的图，例如下图所示，x坐标是Fitted value，y坐标是Residual，如果存在某种趋势，可能有些因子没有考虑放到模型中，比如性别、批次、年份等等信息。
正态性 正态性是对数据分布是否满足正态分布的检验，通常通过直方图和QQ图来进行评估。在这里，我们通过正态性检验来评估Garch模型的残差是否满足正态分布。...从结果来看，残差的直方图接近正态分布曲线，因此可以认为残差满足正态分布。 从qq图的结果来看，由于图中的点有些偏离图中的红色直线，因此，认为其可能不满足正态分布。...VAR model VAR模型是用模型中所有当期变量对所有变量的若干滞后变量进行回归。VAR模型用来估计联合内生变量的动态关系，而不带有任何事先约束条件。...VAR(var 通过结果，我们可以得出股票和期货之间的相互作用和动态变化。 模型诊断 通过模型诊断来评估VAR模型的拟合效果和有效性。...正态性 通过正态性检验来评估VAR模型的残差是否满足正态分布。 从结果来看，残差的直方图接近正态分布曲线，因此可以认为残差满足正态分布。
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