Названный «Distribution Graformer», он может положить начало следующему шагу в революции, которую ИИ приносит в химические и биологические науки. «Можем ли мы предсказать не только статичные структуры белков, но и их структурное разнообразие?» — спросил я около года назад, когда весь ажиотаж вокруг AlphaFold 2 улегся: Можем ли мы предсказать не только статические структуры белков, но и их структурное разнообразие? Недавняя работа по применению AlphaFold..

Мысли и теория Базовое молекулярное представление для машинного обучения От улыбок к встраиванию слов и графов Машинное обучение применялось для решения многих задач в хеминформатике и науках о жизни, например, исследование свойств молекул и разработка новых лекарств . Одним из критических вопросов в конвейере решения проблем для этих приложений является выбор правильного молекулярного представления, которое характеризует целевой набор данных и обслуживает последующую модель...

Мысли и теория Когнитивная наука AGI Часть 2: Введение в серию статей об общем искусственном интеллекте «Почему мозг не делает самоочевидным, что он все это делает? «О, кстати, это я, Брэнси - здесь, в твоей голове. Я то, что позволяет вам сохранять равновесие и пережевывать пищу; Я причина того, что ты засыпаешь или влюбляешься ... » - Доктор Патрисия С. Черчленд, Прикосновение к нерву: Самость как мозг Добро пожаловать во вторую часть этой новой серии статей,..

Бумага и значение, объяснение Введение 25 января 2023 года в презентации PowerPoint я описал создание длинных последовательностей высококачественной музыки как одну из основных задач в области звукового ИИ, которую предстоит решить в ближайшем будущем. Через день мои слайды устарели. MusicLM, разработанный Google Research, генерирует минутную высококачественную музыку во всех стилях и жанрах на основе простого текстового запроса на естественном человеческом языке. Лучше всего..

Новый подход к шумоподавлению медицинских изображений Глубокое обучение, особенно сверточные нейронные сети (CNN), формируют будущее решения проблем на основе данных. От проблем, связанных с текстом, таких как генерация речи, написание контента и т. Д., До задач зрения, таких как классификация изображений, обнаружение объектов, CNN широко используются. За последние несколько лет было предложено множество передовых архитектур CNN, таких как графовые CNN, CNN на основе внимания,..