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DrugAI
关注人工智能与化学、生物、药学和医学的交叉领域进展，提供“原创、专业、实例”的解读分享。
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Bioinformatics | MICER: 用于分子图像字幕的预训练编码-解码架构
图像识别
机器学习
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深度学习
人工智能
今天给大家介绍中南大学曹东升教授/国防科技大学赵文涛教授、吴城堃教授/浙江大学侯廷军教授团队共同在国际期刊Bioinformatics上发表的分子图片识别的文章《MICER: A Pre-trained Encoder-Decoder Architecture for Molecular Image Captioning》。该文章受编码器-解码器架构的启发，提出了MICER分子图像识别架构，结合迁移学习、注意力机制和几种数据构造策略增强不同数据集的有效性和可塑性；并评估了不同因素对该架构的影响以及数据集错误分析，为后续研究提供方向。该方法在构造的数据集以及基准测试集上较传统的方法取得了显著的提升。
DrugAI
2022-11-28
378
0
BIB |基于分而治之的分子图片识别深度学习框架
图像识别
深度学习
今天给大家介绍中南大学曹东升教授/国防科技大学吴城堃教授/浙江大学侯廷军教授团队共同在国际期刊Briefings in Bioinformatics上发表的分子图片识别的文章《ABC-Net: a divide-and-conquer based deep learning architecture for SMILES recognition from molecular images》。该文章基于分而治之的思想提出把分子识别问题转换为其组成元素的识别，包括分子键线与原子字符标识，然后使用关键点识别技术进行相关元素的识别并重新组装恢复分子结构。该方法在构造的数据集以及基准测试集上较以前的方法取得了显著的提升。
DrugAI
2022-03-25
744
0
Nat. Mach. Intel. | 可解释性图像识别的概念白化方法
图像处理
图像识别
深度学习
机器学习
今天给大家介绍的是ZhiChen等人在Nature Machine Intelligence上发表的文章“Concept whitening for interpretableimage recognition”。机器学习中的可解释性无疑是重要的事情，但是神经网络的计算通常是很难理解的。在这里，论文不是试图事后分析一个神经网络，而是引入一种称为概念白化（CW，concept whitening）的机制来改变网络的一个给定层，使我们能够更好地理解该层的计算。当CW模块被添加到卷积神经网络时，潜在空间被白化（即，去相关和归一化），并且潜在空间的轴会与已知的感兴趣的概念对齐。通过实验，论文发现CW可以使我们更清楚地了解网络是如何通过分层学习概念的。CW是BatchNormalization（BN）层的一种替代方法，因为它对潜在空间进行了标准化，也进行了去相关（白化）。CW可以用于网络的任何一层而不影响预测性能。
DrugAI
2021-03-18
1.1K
0
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