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
这是价值学习高级技巧第三篇，前两篇主要是针对TD算法的改进，而DuelingNetwork对DQN的结构进行改进，能够大幅度改进DQN的效果。DuelingNetwork的应用范围不限于DQN，本文只介绍其在DQN上的应用。12.DuelingNetwork12.1优势函数AdvantageFunction.回顾一些基础概念：折扣回报：\(U_t=R_t+\gamma\cdotR_{t+1}+\gamma^2R+...\)动作价值函数：\(Q_\pi(s_t,a_t)=\mathbb{E}[U_t|S_t=s_t,A_t=a_t]\)消去了未来的状态和动作，只依赖于当前动作和状态，以及策略函数
这是价值学习高级技巧第三篇，前两篇主要是针对TD算法的改进，而DuelingNetwork对DQN的结构进行改进，能够大幅度改进DQN的效果。DuelingNetwork的应用范围不限于DQN，本文只介绍其在DQN上的应用。12.DuelingNetwork12.1优势函数AdvantageFunction.回顾一些基础概念：折扣回报：\(U_t=R_t+\gamma\cdotR_{t+1}+\gamma^2R+...\)动作价值函数：\(Q_\pi(s_t,a_t)=\mathbb{E}[U_t|S_t=s_t,A_t=a_t]\)消去了未来的状态和动作，只依赖于当前动作和状态，以及策略函数
一、摘要学习复杂网络上的连续时间动态对于理解、预测和控制科学和工程中的复杂系统至关重要。然而，由于高维系统结构中的组合复杂性、它们难以捉摸的连续时间非线性动力学以及它们的结构-动力学依赖性，使得这项任务非常具有挑战。为了解决这些挑战，我们提出将常微分方程系统（ODEs）和图神经网络（GNNs）相结合，以数据驱动的范式来学习复杂网络上的连续时间动态变化。我们用GNN来建模微分方程系统。我们并未在前向过程中使用离散数量的神经网络层进行映射，而是在连续时间上数值地整合GNN层，从而捕获图上的连续时间动态。我们的模型可以解释为连续时间GNN模型或图神经ode模型。我们的模型可以用于：连续时间网络动态预
一、摘要学习复杂网络上的连续时间动态对于理解、预测和控制科学和工程中的复杂系统至关重要。然而，由于高维系统结构中的组合复杂性、它们难以捉摸的连续时间非线性动力学以及它们的结构-动力学依赖性，使得这项任务非常具有挑战。为了解决这些挑战，我们提出将常微分方程系统（ODEs）和图神经网络（GNNs）相结合，以数据驱动的范式来学习复杂网络上的连续时间动态变化。我们用GNN来建模微分方程系统。我们并未在前向过程中使用离散数量的神经网络层进行映射，而是在连续时间上数值地整合GNN层，从而捕获图上的连续时间动态。我们的模型可以解释为连续时间GNN模型或图神经ode模型。我们的模型可以用于：连续时间网络动态预
记录一下，很久之前看的论文-基于RNN来从微博中检测谣言及其代码复现。1引言 现有传统谣言检测模型使用经典的机器学习算法，这些算法利用了根据帖子的内容、用户特征和扩散模式手工制作的各种特征，或者简单地利用使用正则表达式表达的模式来发现推特中的谣言（规则加词典）。 特征工程是至关重要的，但手工特征工程是繁琐复杂、有偏见和耗时费力的。例如，图1中的两个时间序列图描述了典型的谣言信号的浅层模式。虽然它们可以表明谣言和非谣言事件的时间特征（微博文本中关键词的时序变化），但这两种情况之间的差异对于特征工程来说既不明确，也不明显。 另一方面，深度神经网络在许多机器学习问题上已经显
记录一下，很久之前看的论文-基于RNN来从微博中检测谣言及其代码复现。1引言 现有传统谣言检测模型使用经典的机器学习算法，这些算法利用了根据帖子的内容、用户特征和扩散模式手工制作的各种特征，或者简单地利用使用正则表达式表达的模式来发现推特中的谣言（规则加词典）。 特征工程是至关重要的，但手工特征工程是繁琐复杂、有偏见和耗时费力的。例如，图1中的两个时间序列图描述了典型的谣言信号的浅层模式。虽然它们可以表明谣言和非谣言事件的时间特征（微博文本中关键词的时序变化），但这两种情况之间的差异对于特征工程来说既不明确，也不明显。 另一方面，深度神经网络在许多机器学习问题上已经显
Cascade-LSTM是一个用于虚假信息级联检测的树结构神经分类器，它本质上是一个谣言（假新闻）检测模型，它将谣言检测任务视为一个树分类问题。 Cascade-LSTM在递归神经网络（本文具体基于TreeLSTM，即树结构的LSTM）的基础上，引入了一个双向的TreeLSTM结构来沿着传播树结构进行自底向上和自顶向下的遍历来编码传播树节点的用户特征。 具体地，Cascade-LSTM先从叶节点向根节点自底向上地遍历，更新节点特征，然后再从根节点向叶节点遍历-以自底向上的隐状态向量、节点特征和父节点的隐状态向量为输入，再次更新节点特征，以编码节点间的上下文依赖关系，来沿着传播树结
Cascade-LSTM是一个用于虚假信息级联检测的树结构神经分类器，它本质上是一个谣言（假新闻）检测模型，它将谣言检测任务视为一个树分类问题。 Cascade-LSTM在递归神经网络（本文具体基于TreeLSTM，即树结构的LSTM）的基础上，引入了一个双向的TreeLSTM结构来沿着传播树结构进行自底向上和自顶向下的遍历来编码传播树节点的用户特征。 具体地，Cascade-LSTM先从叶节点向根节点自底向上地遍历，更新节点特征，然后再从根节点向叶节点遍历-以自底向上的隐状态向量、节点特征和父节点的隐状态向量为输入，再次更新节点特征，以编码节点间的上下文依赖关系，来沿着传播树结
