【深度学习入门案例】波士顿房价预测（下）
保存模型将模型当前的参数数据model.state_dict()保存到文件中（通过参数指定保存的文件名 LR_model），以备预测或校验的程序调用。代码为：# 保存模型参数，文件名为LR_model.pdparams paddle.save(model.state_dict(), 'LR_mode...
【深度学习入门案例】波士顿房价预测（上）
人工智能，机器学习，深度学习做个简单介绍：三者的关系如 图1 所示，即：人工智能 > 机器学习 > 深度学习。深度学习设计框架：环境查看import paddle import numpy as np import os import matplotlib import matplotl...
Nat. Commun. | 可多层次预测多肽-蛋白质相互作用的深度学习框架
本次报道的论文来自清华大学的曾坚阳老师团队发表在nature communications上的A deep-learning framework for multi-level peptide–protein interaction prediction。文章提出了一个可多层次预测多肽-蛋白相互作用...
Bioinformatics | 预测药物-药物相互作用的多模态深度学习框架
今天给大家介绍来自华中农业大学信息学院章文教授课题组在Bioinformatics上发表的一篇关于预测药物与药物相互作用事件的文章。作者提出了一个多模态深度学习框架— DDIMDL。它将不同的药物特征与深度学习相结合，建立了一个预测药物相互作用相关事件的模型。DDIMDL首先分别利用四种药物特征:化...
Nat. Mach. Intell. | 基于深度学习预测DNA甲基化位点
研究人员开发了一种预测DNA甲基化位点的机器学习算法可以帮助识别致病机制。该论文2020年8月3日发表在"Nature Machine Intelligence"上。研究人员通过机器学习开发了一种算法，可以帮助预测DNA甲基化的位点，这一过程可以改变DNA的活性而无需改变其整体结构。开发人员说，这可...
Bioinformatics | 预测药物相互作用的多模式深度学习框架
今天给大家介绍华中农业大学信息学院章文教授课题组发表在Bioinformatics的一篇文章“ A multimodal deep learning framework for predicting drug-drug interaction events ”，作者提出一个多模态深度学习框架，通过结...
Nat. Commun | 预测RNA-蛋白质结合偏好的深度学习框架
1. 研究背景RNA与蛋白质之间的相互作用在转录后的调节中起重大作用，因此需对RNA-蛋白质（RBP）之间的结合进行预测，但是实验手段的应用难以广泛开展。结构生物学实验只能检测某一个特定RNA与蛋白间的相互作用，而不能提供统计意义上的结合偏好的信息。而assay的方法可以提供结合的亲和力，但是没有办...
深度学习精确预测RNA，仅需训练18种已知结构：斯坦福研究登上Science封面
目前，使用人工智能预测化合物分子结构是一个火热的研究课题，DeepMind 蛋白质结构预测工具 AlphaFold2 证明了这一点。但应看到，实现分子结构准确预测的背后需要庞大的数据集。斯坦福大学的一项研究打破了这一限制，他们提出的机器学习方法仅使用很少的数据即实现了准确的 RNA 结构预测。确定生...
Competition——ML/DL：机器学习、深度学习各种计算机视觉、自然语言处理、科学预测等等比赛竞赛简介
一、计算机视觉类比赛1、ILSVRC比赛 (Imagenet Large Scale Visual Recognition Challenge) ILSVRC大赛最常用的就是ImageNet数据集，ILSVRC使用ImageNet的一个子集，总共...
DL：深度学习(神经网络)的简介、基础知识(神经元/感知机、训练策略、预测原理)、算法分类、经典案例应用之详细攻略
6、神经网络学习(1)、通过调整神经元的参数，使得网络对给定输入可产生期望输出。(2)、学习层次化的表示（表征） 7、神经网络的前馈运算与反向传播前馈运算和反向传播：在训练网络过程中所使用的。如果经过训练模型，网络稳定下来以后，就可以把参数固定下来，此时就不再需要反向传播了，...
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