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【机器学习】模型平移不变性/等变性归纳偏置Attention机制

news 2026/3/31 11:09:27

Alphafold2具有旋转不变性吗——从图像识别到蛋白结构预测的旋转对称性实现

通过Alphafold2如何预测蛋白质结构，看有哪些机制或tricks可以利用？

一、等变Transformer

等变Transformer是Transformer众多变体的其中一种，其强调等变性。不变性或者等变性的定义如下:
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二、归纳偏置

对特定任务的模型需求，即为“归纳偏置”。
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三、注意力机制

自注意力机制被运用到Transformer中，以及在AlphaFold2中也运用了各种的注意力机制

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【深度学习】(1) CNN中的注意力机制（SE、ECA、CBAM），附Pytorch完整代码

在这里插入图片描述

在AlphaFold2中就运用了轴向注意力机制。

一文看懂 Attention（本质原理+3大优点+5大类型）

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c++的4中类型转换操作符(static_cast,reinterpret_cast,dynamic_cast,const_cast),RTTI

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CNN实现与训练--------------以cifar10数据集为例进行演示（基于Tensorflow）

本文以cifar10数据集为例进行演示 （cifar10数据集有5万张3232像素点的彩色图片，用于训练有1万张3232像素点的彩色图片，用于测试） import tensorflow as tf import os import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from tensorflow.keras.layers import Conv2…...

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YOLOv5算法改进（21）— 添加CA注意力机制 + 更换Neck网络之BiFPN + 更换损失函数之EIoU

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