pytorch图注意网络 这是Veličković等人提出的图注意力网络（GAT）模型的火炬实施。 （2017， ）。 回购协议最初是从分叉的。 有关GAT（Tensorflow）的官方存储库，请访问 。 因此，如果您在研究中利用pyGAT模型，请引用以下内容： @article{ velickovic2018graph, title="{Graph Attention Networks}", author={Veli{\v{c}}kovi{\'{c}}, Petar and Cucurull, Guillem and Casanova, Arantxa and Romero, Adriana and Li{\`{o}}, Pietro and Bengio, Yoshua}, journal={International Conference on Learning

用于学习分子图的分层消息间传递 这是用于学习分子图的分层消息间传递的 PyTorch 实现，如我们的论文中所述： Matthias Fey、Jan-Gin Yuen、Frank Weichert：(GRL+ 2020) 要求 (>=1.4.0) (>=1.5.0) (>=1.1.0) 实验 可以通过以下方式运行实验： $ python train_zinc_subset.py $ python train_zinc_full.py $ python train_hiv.py $ python train_muv.py $ python train_tox21.py $ python train_ogbhiv.py $ python train_ogbpcba.py 引用 如果您在自己的工作中使用此代码，请引用： @inproceedings{Fey/etal/2020,

基于深度学习的生物信息学聚类方法 ”期刊的“”中发表的论文“基于深度学习的生物信息学聚类方法”的代码和补充材料。 此仓库将定期更新。 特别是，将添加更完整的Jupyter笔记本。 在本文中，我们回顾了基于深度学习的聚类分析方法，包括网络训练，表示学习，参数优化和制定聚类质量指标。 我们还讨论了在不同的场景（例如生物成像，基因表达聚类）中，基于不同的自动编码器体系结构（例如，香草，变异，LSTM和卷积）的表示学习如何比基于ML的方法（例如，PCA）更有效。 ，以及将生物医学文本聚类。 基于深度学习的无监督/聚类方法，链接到论文和代码 我们提供了基于深度学习的无监督/聚类方法，论文链接和代码的列表。 此外，还将列出提出新方法和论文的文章。 敬请期待！ 标题 文章 会议/期刊 代码 卷积自动编码器（DCEC）的深度聚类 ICONIP'2017 用于一致性培训（UDA）的无监督数据增强 Arx

仅东南亚地区就有大约 80% 的人口将大米视为主要食物。 由于大多数国家在大米生产方面实现自给自足，消费者更关注质量更好的大米。 人们分析市场上大米的质量和等级是一项非常繁琐的工作。 米粒的质量检验由人工检验员进行人工目检，这既不客观也不有效，因为很多时候由于检验员缺乏经验或人为错误，结果可能不可信。 因此需要一种大米质量自动分级系统，它可以消除人工质量分级过程的缺点。 在本文中，分析了图像处理技术以及机器和计算机视觉，以回顾自动质量分级过程的最新技术。 为了审查目的，考虑了各种程序和方法，以根据不同的参数分析米粒的质量。 本文重点介绍了最近为使用图像处理、机器视觉、计算机视觉和其他技术开发自动化大米质量分级系统而进行的研究。

循环神经网络 神经网络的实现

菌素 phygnn （fi-geon | ˈfi-jən）名词。 物理学指导的神经网络 一只稀有的神话鸟 物理学指导的神经网络的这种实现通过通用的损失项增强了传统的神经网络损失功能，该损失项可用于指导神经网络学习物理或理论约束。 phygnn使科学软件开发人员和数据科学家能够轻松地将机器学习模型集成到物理和工程应用程序中。当将纯数据驱动的机器学习模型应用于科学应用时，例如当机器学习模型产生物理上不一致的结果或难以推广到样本外场景时，此框架应有助于缓解一些经常遇到的挑战。 有关phygnn类框架的详细信息，请参见 例如，使用phygnn架构进行回归，分类甚至GAN应用，请参见 在国家可再生能源实验室（NREL），我们使用phygnn框架来补充传统的基于卫星的云属性预测模型。当传统的机械模型失效时，我们使用phygnn预测云的光学特性，并使用基于张量的完整辐射传递模型作为物理损耗函数，将预测

THUMT：神经机器翻译的开源工具包 内容 介绍 机器翻译是一种自然语言处理任务，旨在自动使用计算机翻译自然语言。 最近几年见证了端到端神经机器翻译的飞速发展，这已成为实际MT系统中的新主流方法。 THUMT是由开发的用于神经机器翻译的开源工具包。 THUMT的网站是： ://thumt.thunlp.org/。 在线演示 THUMT的在线演示可从。 涉及的语言包括古代汉语，阿拉伯语，中文，英语，法语，德语，印尼语，日语，葡萄牙语，俄语和西班牙语。 实作 THUMT当前具有三个主要实现： ：与开发的新实现。 它实现了Transformer模型（ Transformer ）（ ）。

neural-machine-translation

Gluon CV工具包 | | | | GluonCV提供了计算机视觉中最先进的（SOTA）深度学习模型的实现。 它是为工程师，研究人员和学生设计的，用于基于这些模型快速制作原型产品和研究思路。 该工具包提供四个主要功能： 训练脚本以重现研究论文中报告的SOTA结果 同时支持PyTorch和MXNet 大量的预训练模型 精心设计的API，可大大降低实施复杂性 社区支持 演示版 在或检查高清视频。 支持的应用 应用 插图 可用型号 识别图像中的物体。 50多个模型，包括 ， ， ， ，... 用它们的检测多个对象图像中的边界框。 ， ， 关联图像的每个像素带有分类标签。 ， ， ， ， ， ， 检测物体并关联对象区域内的每个像素都有一个实例标签。 检测人体姿势从图像。 认识人类的行为在视频中。 MXNet： ， ， ， ， ， ， ，， PyTorch： ， ， ， ，， ， ， 预测深度图从图像。 生成视觉欺骗性图像 ， ， 重新识别场景中的行人 安装 GluonCV构建在MXNe

In matlab, the optimization process based on BP neural network combined with genetic algorithm includes the problem description of text documents.