首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    机器学习初学者常犯的六大错误总结

    在机器学习中,有很多方法来构建产品或解决方案,而且每种方法都有不同的假设。很多时候,如何识别哪些假设是合理的并不是件容易的事情。在最初的操作中,机器学习新手总会犯一些事后看来往往会觉得很傻的错误。所以,本文列举出了机器学习初学者所犯的6大错误。希望你可以从这些常见错误中学习,并创建更具鲁棒性的解决方案,从而带来真正的价值。 1.认为使用默认损失函数是理所当然的 均方误差很大!在刚开始的时候,这确实是一个令人惊讶的默认值。但是当它涉及到实际应用时,这个现成的损失函数对于你想要解决的商业问题来说是最优的。 以

    07

    NeurIPS 2024|AlphaFold结合流匹配生成蛋白质系综

    今天为大家介绍的是来自Tommi Jaakkola团队的一篇论文。蛋白质的生物学功能通常依赖于动态结构系综。在这项工作中,作者开发了一种基于流的生成模型方法,用于学习和采样蛋白质的构象景观。作者将AlphaFold和ESMFold等高精度的单态预测器重新利用,并在自定义流匹配(Flow Matching)框架下对其进行微调,以获得序列条件的蛋白质结构生成模型,称为AlphaFLOW和ESMFLOW。在PDB上训练和评估时,该方法在精度和多样性上比AlphaFold的MSA子采样方法有显著优势。在对全原子MD的集合进行进一步训练后,该方法能够准确捕捉未见蛋白质的构象灵活性、位置分布和更高阶的系综观测值。此外,该方法可以通过更快的时间收敛于某些平衡特性,将静态PDB结构多样化,展示了其作为昂贵物理模拟代理的潜力。

    01
    领券