登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
Briefings in bioinformatics2022 | 基于神经网络的分子性质预测通用优化策略
循环图神经网络（Recurrent Graph Neural Network，RGNN）。在标准神经网络中，连续的学习权重层用于从输入张量中逐步提取更高级别的特征。在用于计算机视觉的神经网络中，低级特征(如短直线和曲线)的存在是由较早的层识别的，而高级特征(如复合形状)的存在是由较晚的层识别的。在被这些顺序层处理之后，所产生的高级特征可以提供给softmax层或单个神经元，以进行分类、回归或一些其
第一篇：2022Reinforcement Learning in Image Classification: AReview（基于强化学习的图像分类综述）作者：目的：关于图像分类在强化学习方面的综述。内容：①通过分析以往的研究结果，说明使用基于rl的方法在图像分类过程中的效果②为RL技术在图像处理和分类中的应用提供未来的方向和开放问题具体：①关于RL的效率有两种指标：数据效率和计算效率。数据效率
智能垃圾分类
论文提出了一种新型的深度学习模型StemGNN，用于提高多变量时间序列预测的准确性。论文将多变量时间序列预测问题定义为基于多变量时间图（multivariate temporal graph）的数据结构。StemGNN在频谱域中同时捕获时间序列内部和序列间的相关性。模型结合了图傅里叶变换（GFT）和离散傅里叶变换（DFT），并在端到端框架中使用卷积和序列学习模块进行有效预测。实验在十个真实世界的数
论文阅读
——论文阅读
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
腾讯云开发者社区
