JCIM｜XGraphBoost：基于图神经网络提取特征的一种更好的分子特性预测模型 / 开普饭

本期我们为大家推荐几个图深度学习的课程.这些课程都是由业内大牛主讲,如GAT一作Velikovic关于图神经网络理论基础的分享,斯坦福Jure关于GNN设计空间的分享,Bresson关于GNN表示能力 ...

智源社区 & AI科技评论作者 | 周寅张皓小到分子相互作用,物质结构,大至气候变化,星系模型,很多自然界和社会生活中的现象都能用图结构描述.而如何将神经网络应用到图网络中进行计算,在几年 ...

fig0 论文标题:Robust Graph Representation Learning via Neural Sparsification 作者:Cheng Zheng; Bo Zong; We ...

CogDL 是由清华大学知识工程实验室(KEG)联合北京智源人工智能研究院(BAAI)所开发的基于图的深度学习的开源工具包,底层架构 PyTorch,编程语言使用了 Python. 视频 ↑ CogD ...

机器学习 Author:louwill Machine Learning Lab 虽然现在深度学习大行其道,但以XGBoost.LightGBM和CatBoost为代表的Boosting算法仍有其广阔 ...

一.基于知识图谱的智能推荐以知识图谱作为边信息生成推荐的价值在于:一方面可以提供更准确的推荐:另一方面可以对推荐结果进行解释. 知识图谱由实体和关系组成(以电影推荐为例):实体(用户.电影.演员.导 ...

编辑整理:许建军出品平台:DataFunTalk 导读:本文主要分享 '全能选手' 召回表征算法实践.首先简单介绍下业务背景: 网易严选人工智能部,主要有三个方向:NLP.搜索推荐.供应链,我们主要 ...

今天给大家介绍的是Journal of Chemical Information and Modeling上的文章 "Prediction and Interpretable Visuali ...

最近啊~学姐为了工作在研究时间序列方面的知识,我发现交通预测真的很有趣,然后就准备深入研究一下,第一步就是去找论文啦~都说读论文头秃,其实找论文也头秃,学姐的头发又少了一层. 所以为了让我可爱的粉丝们 ...

今天给大家介绍的是 J. Chem. Inf. Model. 上有关基于图神经网络预测药物-靶点相互作用的文章"Predicting Drug−Target Interaction Usin ...

基于稀疏的语义特征的道路建图与定位标题:Road Mapping and Localiztion using Sparse Semantic Visual Features 作者:Wentao Ch ...

人工智能算法与Python大数据致力于提供深度学习.机器学习.人工智能干货文章,为AI人员提供学习路线以及前沿资讯 23篇原创内容公众号点上方人工智能算法与Python大数据获取更多干货在右上 ...

人工智能领域的基础技术仍然一直行驶在快车道上,实际用例也如雨后春笋一般涌现,不仅对全球经济产生了巨大影响,也渗透到了人们日常生活的各个方面.那么基于人工神经网络的深度学习技术有哪些形式? 基于人工神经 ...

AI蜗牛车 151篇原创内容公众号 Datawhale干货来源:纪厚业,北京邮电大学,图与推荐编辑:数据派THU 本文约1.5w字,干货满满,建议收藏本文对近期提出的 GNN 解释技术进行 ...

『运筹OR帷幄』转载作者:Shoujin Wang Shoujin Wang, 麦考瑞大学博士后, 研究方向:数据挖掘,机器学习,推荐系统. 编者按作为人工智能最重要的应用之一,推荐系统几乎存在 ...

复旦大学徐丰教授团队利用深度学习技术实现了快速求解可编程超表面编码序列和辐射场的互相映射关系.其流程示意图如图1示,基于所提出的正向深度神经网络,可快速准确计算给定编码序列对应的辐射场.基于逆向网络实 ...

JCIM｜XGraphBoost：基于图神经网络提取特征的一种更好的分子特性预测模型