基于结构的药物设计中一项重要的任务是预测配体在靶体口袋中的结合姿态，然而当前已报道的打分函数通常受限于精度，或是局限于单一的输出，比如仅预测构象姿势的偏差（RM...

转载翻译Medium上一篇关于分布式深度学习框架的文章 https://medium.com/@mlblogging.k/9-libraries-for-par...

深度学习的内容不是那么好掌握的，包含大量的数学理论知识以及大量的计算公式原理需要推理。且如果不进行实际操作很难够理解我们写的代码究极在神经网络计算框架中代表什么...

思索了很久到底要不要出深度学习内容，毕竟在数学建模专栏里边的机器学习内容还有一大半算法没有更新，很多坑都没有填满，而且现在深度学习的文章和学习课程都十分的多.

蛋白质功能注释一直是生物学面临的关键挑战之一，在指导新型药物靶标发现中具有重要作用。然而，当前方法在注释那些仅有少量蛋白的功能家族时，仍面临“长尾问题”的严峻挑...

今天介绍一篇密歇根州立大学 (Michigan State University) 和劳伦斯・利弗莫尔国家实验室（Lawrence Livermore Nati...

我们以最简单的网络定义来学习pytorch的基本使用方法，我们接下来要定义一个神经网络，包括一个输入层，一个隐藏层，一个输出层，这些层都是线性的，给隐藏层添加一...

当前深度学习框架越来越成熟（如Keras、Pytorch、TensorFlow等等），对于使用者而言封装程度越来越高，好处就是现在可以非常快速地将这些框架作为工...

在人工智能（AI）领域，Supervised Finetuning 是一个重要的概念。它涉及到在预训练模型的基础上，利用有标签的数据进行微调，以适应特定的任务或...

细胞间相互作用（CCIs）在细胞分化、组织稳态和免疫反应等许多生物过程中发挥着关键作用。随着scRNA-seq技术的快速发展，从不断增加的scRNA-seq数据...

今天为大家介绍的是来自Ursula Rothlisberger研究团队的一篇关于金属离子位置预测的论文。金属离子是许多蛋白质的重要辅因子，在酶设计、蛋白质相互作...

我们了解到， TPU v5e 能够与 Google Kubernetes Engine（GKE）、用于构建模型和 AI 应用的开发者工具 Vertex AI 以...

作为对《深度学习入门2--自制框架》的实践，用C++仿写了一个玩具版深度学习框架：TinyLearning。原书用Python语言及NumPy库构建了一个极简的...

系统神经科学寻求解释大脑如何执行各种感知、认知和运动任务。相反，人工智能试图根据它们必须解决的任务来设计计算系统。对于人工神经网络，设计指定的三个组件是目标函数...

Tinygrad是一个轻量级的深度学习库，它提供了一种简化和直观的方法来理解和实现神经网络。在本文中，我们将探讨Tinygrad及其主要功能，以及它如何成为那些...