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AI抗体解读之A Review of Deep Learning Methods for Antibodies
A Review of Deep Learning Methods for Antibodies Abstract 深度学习的发展，进入biomedicine领域 药物发现和蛋白工程领域，设计分子等重要小分子关注挺多，大分子正在开始，例如抗体 介绍如何到抗体药物研发几个算法的深入解释general, antibody design Introduction 前沿强调在抗体设计方面的3个挑战...
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2022-03-15 11:15:17
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医学知识图谱之关系预测模型
1. 知识图谱举例1.1 疾病知识图谱1.2 药物知识图谱2.常见知识图谱关系预测算法KGs能够以机器可读的方式对结构化、复杂的数据进行建模，因此它被广泛应用于各个领域如问答、信息检索、基于内容的推荐系统等。KG对于任何语义web项目都非常重要。但由于信息缺失导致的KG不完整，常常使得一些KG表现力较差。1.边预测目的：预测出一个三元组（ h ， r ， t ）缺失的头实体 h ，尾实体 t...
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2022-03-02 16:48:17
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NLP之Transformer介绍
Transformer介绍 摘要 原因 方法 结果验证几个翻译任务上，翻译效果很好8个GPU训练了3.5天总结 结论 介绍了Transformer第一个只使用注意力在encoder-decoder架构中，使用multi-head取代了recurrent layers 效果翻译任务上，训练的很好，而且快很多在WMT 2014 英德，WMT2014英法效果很好 展望可以用到更多数据上图片vid...
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2022-03-01 16:30:47
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图神经网络之GCN原理及相关算法介绍
GNN原理及相关算法 Basic of GCN GCNH(l+1) = f(A, H(l))聚合周围的邻接节点解读（形式上）图的邻接矩阵，做了自环（加了I）然后做了对称归一化通过D^(1-1/2)再对整个输入特征进行聚合乘以H GCN原理之spectral graph theory properties of matrices related to AL = D-ALsym = D^(-1...
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2022-03-01 16:10:56
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图神经网络之GNN整体介绍
GNN 什么是图 常见图结构点，边 图片如何表示为图结构像素点为节点像素之间的关系，为边和周边的像素点联系 文本如何表示为图结构字为节点前后的联系，为边（关系） 分子化学分子分子性质预测分子生成化学反应蛋白质网络相互作用，药物-蛋白 社交网络 文章的引用结构 图数据的性质节点的不均匀分布边的额外属性排列不变性 发展历史 目标通过人工神经网络，将图和图上的几点映射到一个低维空间 谱域神经网络...
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2022-03-01 16:17:20
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AI Medicine文章解读之GMN
Graph Matching Networks for Learning the Similarity of Graph Structured Objects 摘要 图嵌入及有效的相似推理GNN已经成为定义在结构化数据上的各种有监督预测问题的有效模型，我们演示了如何训练图神经网络（GNN），使其能够在向量空间中生成图的嵌入，从而实现有效的相似推理 新的图匹配网络模型以一对图为输入，通过一种...
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2022-03-01 16:23:18
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NLP之Bert算法思路介绍
Bert算法思路介绍 1 of N Encoding 简单的编码 Word Embedding 更复杂的embedding向量 Contextualized Word Embedding 问题一词多义同一个词（token），在不同句子中，有不同type每一个token都有一个embedding 解决方案contextualized word embedding 算法Embedding fr...
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2022-03-01 16:37:39
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NLP之Bert相关算法介绍
Bert相关算法介绍 主线 Bert的历史沿革是什么，继承了什么，创新了什么，为什么效果那么好，主要原因是什么 预训练 为什么可以复用底层特征比较通用、可以复用 为什么还要做fine-tuning?高层特征任务有相关性 预训练的特点图像预训练一方面ImageNet是图像领域里有超多事先标注好训练数据的数据集合，分量足是个很大的优势，量越大训练出的参数越靠谱；另外一方面因为ImageNet有...
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2022-03-01 16:40:05
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How to choose a company
对于工作选择的思考，希望有所借鉴
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2022-02-26 16:22:59
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NLP之word2vec
简要介绍word2vec的关键点
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