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        MIT研究人員將Transformer與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合,用于設(shè)計(jì)全新蛋白質(zhì)

        MIT研究人員將Transformer與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合,用于設(shè)計(jì)全新蛋白質(zhì)

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        原標(biāo)題:MIT研究人員將Transformer與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合,用于設(shè)計(jì)全新蛋白質(zhì)

        關(guān)鍵字:模型,任務(wù),蛋白質(zhì),序列,生物

        文章來源:人工智能學(xué)家

        內(nèi)容字?jǐn)?shù):6359字

        內(nèi)容摘要:將 ScienceAI設(shè)為星標(biāo)第一時間掌握新鮮的 AI for Science 資訊編輯 | 蘿卜皮憑借其復(fù)雜的排列和動態(tài)功能,蛋白質(zhì)通過采用簡單構(gòu)建塊的獨(dú)特排列(其中幾何形狀是關(guān)鍵)來執(zhí)行大量的生物任務(wù)。將這個幾乎無限的排列庫轉(zhuǎn)化為各自的功能,可以方便研究人員設(shè)計(jì)用于特定用途的定制蛋白質(zhì)。麻省理工學(xué)院(MIT)的 Markus Buehler 提出了一種靈活的基于語言模型的深度學(xué)習(xí)策略,將 Tr…

        原文鏈接:點(diǎn)此閱讀原文:MIT研究人員將Transformer與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合,用于設(shè)計(jì)全新蛋白質(zhì)

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        文章來源:人工智能學(xué)家

        作者微信:AItists

        作者簡介:致力成為權(quán)威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機(jī)構(gòu)

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