- 大家好!我是【AI 菌】,一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源! 这博客是我对学习的一点总结与思考。如果您也对 深度学习、机器视觉、数据结构与算法、编程 等感兴趣,可以关注我的动态,我们一起学习,一起进步~ 我的博客地址为:【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是:【AI 菌】的Github 资源传送门: 原论文地址:PointNet:... 大家好!我是【AI 菌】,一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源! 这博客是我对学习的一点总结与思考。如果您也对 深度学习、机器视觉、数据结构与算法、编程 等感兴趣,可以关注我的动态,我们一起学习,一起进步~ 我的博客地址为:【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是:【AI 菌】的Github 资源传送门: 原论文地址:PointNet:...
- 写在前面:大家好!我是【AI 菌】,一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源! 这博客是我对学习的一点总结与记录。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣,可以关注我的动态,我们一起学习,一起进步~ 我的博客地址为:【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是:【AI 菌】的Github 文章目录 摘要一、引言... 写在前面:大家好!我是【AI 菌】,一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源! 这博客是我对学习的一点总结与记录。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣,可以关注我的动态,我们一起学习,一起进步~ 我的博客地址为:【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是:【AI 菌】的Github 文章目录 摘要一、引言...
- 大家好!我是【AI 菌】,一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱编程、热爱分享! 这博客是我对学习的一点总结与思考。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣,可以关注我的动态,我们一起学习,一起进步~ 我的博客地址为:【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是:【AI 菌】的Github 前言:这篇论文发表于机器学... 大家好!我是【AI 菌】,一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱编程、热爱分享! 这博客是我对学习的一点总结与思考。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣,可以关注我的动态,我们一起学习,一起进步~ 我的博客地址为:【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是:【AI 菌】的Github 前言:这篇论文发表于机器学...
- 前言 RPN全称是Region Proposal Network,也可理解为区域生成网络,或区域候选网络;它是用来提取候选框的。 目录 一、RPN的由来 二、RPN思路流程 三、feature maps与锚框 anchor boxes 四、判断anchor boxes是否包含物体 五、修正边界框 六、Proposal(最有可能包含物体的区域) ... 前言 RPN全称是Region Proposal Network,也可理解为区域生成网络,或区域候选网络;它是用来提取候选框的。 目录 一、RPN的由来 二、RPN思路流程 三、feature maps与锚框 anchor boxes 四、判断anchor boxes是否包含物体 五、修正边界框 六、Proposal(最有可能包含物体的区域) ...
- 这是一个简单的快速开始在喀拉什神经网络中执行数字识别,为一个简短的教程。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['figure.figsize'] = (7,7) # Make the figures a bit bigger from keras.datasets impor... 这是一个简单的快速开始在喀拉什神经网络中执行数字识别,为一个简短的教程。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['figure.figsize'] = (7,7) # Make the figures a bit bigger from keras.datasets impor...
- 激活函数 PyTorch实现了常见的激活函数,其具体的接口信息可参见官方文档,这些激活函数可作为独立的layer使用。这里将介绍最常用的激活函数ReLU,其数学表达式为: R e L U ( x ) = m a x ( 0 , x ) ReLU(x)=max(0,x) R 激活函数 PyTorch实现了常见的激活函数,其具体的接口信息可参见官方文档,这些激活函数可作为独立的layer使用。这里将介绍最常用的激活函数ReLU,其数学表达式为: R e L U ( x ) = m a x ( 0 , x ) ReLU(x)=max(0,x) R
- 这是本书的第7章,主要介绍在ROS集成深度学习算法,用于物体识别等。 首先给出一些参考资料: 1 如何自学深度学习并少走弯路:https://www.leiphone.com/news/201611/cWf2B23wdy6XLa21.html 2 八大深度学习的开源框架:https://www.leiphone.com/news/201608/5kCJ4Vim3wMjp... 这是本书的第7章,主要介绍在ROS集成深度学习算法,用于物体识别等。 首先给出一些参考资料: 1 如何自学深度学习并少走弯路:https://www.leiphone.com/news/201611/cWf2B23wdy6XLa21.html 2 八大深度学习的开源框架:https://www.leiphone.com/news/201608/5kCJ4Vim3wMjp...
- 翻译《Deep Learning for Drug Design: an Artificial Intelligence Paradigm for Drug Discovery in the Big Data Era》 摘要 过去的十年中,深度学习(deeplear... 翻译《Deep Learning for Drug Design: an Artificial Intelligence Paradigm for Drug Discovery in the Big Data Era》 摘要 过去的十年中,深度学习(deeplear...
- 翻译《The rise of deep learning in drug discovery》 摘要 过去的十年中,深度学习(DeepLearning,DL)在各种人工智能研究领域取得了显着的成功。从以前对人工神经网络的研究演变而来,该技术在诸如图像和语音识别,自然语言处理等领... 翻译《The rise of deep learning in drug discovery》 摘要 过去的十年中,深度学习(DeepLearning,DL)在各种人工智能研究领域取得了显着的成功。从以前对人工神经网络的研究演变而来,该技术在诸如图像和语音识别,自然语言处理等领...
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- 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,但是没有办法抓住具体的结构上的结合构象的差异和细... 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,但是没有办法抓住具体的结构上的结合构象的差异和细...
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