Institute：UniversityofIllinoisatUrbana-ChampaignAuthor：JiahuiYu,LinjieYang,NingXu,JianchaoYang,ThomasHuangGitHub：https://github.com/JiahuiYu/slimmable_networksIntroduction (1)Differentdeviceshavedrasticallydifferentruntimesforthesameneuralnetwork.(相同网络在不同设备的运行时间不同) (2)Theavailabilityofhardwarereso
Institute：UniversityofIllinoisatUrbana-ChampaignAuthor：JiahuiYu,LinjieYang,NingXu,JianchaoYang,ThomasHuangGitHub：https://github.com/JiahuiYu/slimmable_networksIntroduction (1)Differentdeviceshavedrasticallydifferentruntimesforthesameneuralnetwork.(相同网络在不同设备的运行时间不同) (2)Theavailabilityofhardwarereso
假设我们当前要做一个人工智能客服系统，那该系统就需要对用户输入的话语进行辨认，例如用户输入：IwanttoarriveTaipeionNovember2nd那么该系统就能够辨认出来Taipei是目的地，而后面是时间。那么我们可以用一个简单的前向网络来实现这个事情，输出为这个单词属于哪个含义的概率。但这会存在问题，例如输入以下：IwanttoleaveTaipeionNovember2nd同样输入都是Taipei，但是第一个句子是作为目的地，第二个句子是作为出发地，那么普通的前向网络是无法对同一个输出做出不同的输出的。因此就希望此时使用的网络能够具有一定的记忆性，即在看到Taipei之前因为已经
假设我们当前要做一个人工智能客服系统，那该系统就需要对用户输入的话语进行辨认，例如用户输入：IwanttoarriveTaipeionNovember2nd那么该系统就能够辨认出来Taipei是目的地，而后面是时间。那么我们可以用一个简单的前向网络来实现这个事情，输出为这个单词属于哪个含义的概率。但这会存在问题，例如输入以下：IwanttoleaveTaipeionNovember2nd同样输入都是Taipei，但是第一个句子是作为目的地，第二个句子是作为出发地，那么普通的前向网络是无法对同一个输出做出不同的输出的。因此就希望此时使用的网络能够具有一定的记忆性，即在看到Taipei之前因为已经
本文是跟着李沐老师的论文精度系列进行GNN的学习的，详细链接请见：零基础多图详解图神经网络（GNN/GCN）【论文精读】该论文的标题为《AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks》，是对GNN的简介。那么论文的第一张图呢把鼠标放上去某一个结点将会表示出该节点的生成过程，可以看到放于Layer1中的某个节点时，它是由Layer2中的多个节点生成，而Layer2中的这些结点又有Layer3的部分节点生成，因此只要层次够深，那么一个节点就可以处理原始大片节点的信息。图这种数据结构在当前随处可见，因此图神经网络如果能够发挥对图这种结构的良好处理能力，将会有很广泛的
本文是跟着李沐老师的论文精度系列进行GNN的学习的，详细链接请见：零基础多图详解图神经网络（GNN/GCN）【论文精读】该论文的标题为《AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks》，是对GNN的简介。那么论文的第一张图呢把鼠标放上去某一个结点将会表示出该节点的生成过程，可以看到放于Layer1中的某个节点时，它是由Layer2中的多个节点生成，而Layer2中的这些结点又有Layer3的部分节点生成，因此只要层次够深，那么一个节点就可以处理原始大片节点的信息。图这种数据结构在当前随处可见，因此图神经网络如果能够发挥对图这种结构的良好处理能力，将会有很广泛的
provide和inject依赖注入点击打开视频讲解更详细在此之前，在我们描述访问父级组件实例的时候，展示过一个类似这样的例子：在这个组件里，所有的后代都需要访问一个getMap方法，以便知道要跟哪个地图进行交互。不幸的是，使用$parentproperty无法很好的扩展到更深层级的嵌套组件上。这也是依赖注入的用武之地，它用到了两个新的实例选项：provide和inject。provide选项允许我们指定我们想要提供给后代组件的数据/方法。在这个例子中，就是内部的getMap方法：provide:function(){return{getMap:this.getMap}}然后在任何后代组件里，
provide和inject依赖注入点击打开视频讲解更详细在此之前，在我们描述访问父级组件实例的时候，展示过一个类似这样的例子：在这个组件里，所有的后代都需要访问一个getMap方法，以便知道要跟哪个地图进行交互。不幸的是，使用$parentproperty无法很好的扩展到更深层级的嵌套组件上。这也是依赖注入的用武之地，它用到了两个新的实例选项：provide和inject。provide选项允许我们指定我们想要提供给后代组件的数据/方法。在这个例子中，就是内部的getMap方法：provide:function(){return{getMap:this.getMap}}然后在任何后代组件里，
本文使用深度神经网络完成计算蛋白质设计去预测20种氨基酸概率。Introduction针对特定结构和功能的蛋白质进行工程和设计，不仅加深了对蛋白质序列结构关系的理解，而且在化学、生物学和医学等领域都有广泛的应用。在过去的三十年里，蛋白质设计取得了显著的成功，其中一些设计是由计算方法指导的。最近一些成功的计算蛋白设计的例子包括新折叠，酶设计，疫苗，抗体，新的蛋白质组装，配体结合蛋白和膜蛋白。ResultsNetworksarchitecture,input,andtraining数据集：数据集来源于PDB且具有如下特征：（1）用x射线晶体学确定结构;（2）分辨率优于$$2\rA$$;（3）链长大
本文使用深度神经网络完成计算蛋白质设计去预测20种氨基酸概率。Introduction针对特定结构和功能的蛋白质进行工程和设计，不仅加深了对蛋白质序列结构关系的理解，而且在化学、生物学和医学等领域都有广泛的应用。在过去的三十年里，蛋白质设计取得了显著的成功，其中一些设计是由计算方法指导的。最近一些成功的计算蛋白设计的例子包括新折叠，酶设计，疫苗，抗体，新的蛋白质组装，配体结合蛋白和膜蛋白。ResultsNetworksarchitecture,input,andtraining数据集：数据集来源于PDB且具有如下特征：（1）用x射线晶体学确定结构;（2）分辨率优于$$2\rA$$;（3）链长大
