看一篇发表在NC上的使用DL来预测糖类结合位点（DeepGlycanSite）的文章。

当Transformer模型发布时，它彻底革新了机器翻译领域。虽然最初是为特定任务设计的，但这种革命性的架构显示出它可以轻松适应不同的任务。随后成为了Trans...

图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是一类能够处理图结构数据的深度学习模型。与传统的神经网络不同，GNN可以直接处理图结构数据，例如社...

随着深度学习技术的快速发展，高效的计算框架和库对于模型训练至关重要。TensorFlow作为目前最流行的深度学习框架之一，其GPU版本能够显著提升模型训练的速度...

XRec巧妙地融合了图神经网络(GNNs)技术，以强大的表征学习能力弥补了自然语言在捕捉用户-商品协作关系方面的不足。

本文作者是天津大学智能与计算学部张鹏教授及其硕士生赵佳铭，博士生乔文博、高珲。该项研究工作受到国家自然科学基金委、天津大学 - 中科闻歌联合实验室资助。

https://hdl.handle.net/11245.1/c14b7d6a-136c-4e15-af82-d3ad7330add2

自2006年深度学习概念被提出以来，20年快过去了，深度学习作为人工智能领域的一场革命，已经催生了许多具有影响力的算法或模型。那么，你所认为深度学习的最牛的模型...

计算图是用图论语言表示数学函数的一种方式，也是深度学习框架表达神经网络模型的统一方法。我们将根据下面的计算图构造计算函数和神经网络。

在众多机器学习模型中，我们如何在各种实际情况下做出恰当的选择呢？本文我从如下几个方面系统地分析下~ 有帮助的话点个赞哦。

神经网络模型是由神经网络层和Tensor操作构成的，mindspore.nn提供了常见神经网络层的实现。在MindSpore中，使用Cell类构建所有网络，它是...

前馈神经网络是最基本的神经网络结构，由输入层、隐藏层和输出层组成。常见的前馈神经网络包括：

近年来，Transformer模型在神经网络领域中引起了广泛关注，尤其在自然语言处理（NLP）领域表现出色。本文将详细介绍Transformer在神经网络中的位...

MindSpore提供了数据预处理的功能，可以通过不同种类的数据变换（Transforms）来对原始数据进行处理，然后使用数据处理Pipeline来实现数据预处...

这些案例展示了图神经网络在不同领域中的广泛应用和巨大潜力。通过结合领域知识和先进的图神经网络技术，可以进一步推动各领域的研究和应用进展。

Neural networks for abstraction and reasoning:Towards broad generalization in ma...

PyTorch 是torch的python版本，是由Facebook开源的神经网络框架，专门针对GPU加速的深度神经网络（DNN）编程。Torch是一个经典的对...

我个人的理解，logistic回归就是通过不断进行梯度下降，改变w和b，从而使得函数值与实际值平均差值越来越小

TLDR: 这篇文章给大家分享来自香港大学数据智能实验室最近推出的智能推荐大模型XRec，旨在利用大语言模型为推荐系统提供基于自然语言的可解释性。