09 2024 档案
摘要：从您提供的 aa_feature 类的截图信息来看，以下是对 aa_feature 类中各个属性的整理： 主要属性说明 aa_embedding: residue_embedding: 一个嵌入层，形状为 (25, 64)，用于表示氨基酸残基的嵌入。 res_pos_embedding: 一个嵌入层
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摘要：是的，这里的计算可以被视为主动学习的一种形式。由于你使用了高斯分布来建立正常样本的基准，并且通过手动生成的正负样本标签来引导模型的学习，这种结合有助于模型更有效地识别异常情况。主动学习通常涉及从未标记的数据中选择最有信息量的样本进行标注，这样的设置确实符合主动学习的理念，尤其是在评估异常分数和调整模
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摘要：好的，我们通过一个具体的数字例子来解释 c_mi 是如何改变顺序的。 假设例子 假设初始的 c_mi 是一个形状为 ( 4 \times 3 ) 的张量（即有 4 行，3 列），值如下： [ c_mi = \begin{bmatrix} 1 & 2 & 3 \ 4 & 5 & 6 \ 7 & 8 &
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摘要：在时空网络（spatio-temporal networks）中，"block-level" 通常指的是网络结构中的某个特定模块（block），用于捕捉空间和时间维度上的依赖关系。对于 "block" 这个概念，通常会因具体网络结构和任务而有所不同，但总体上，它代表了网络模型的一个构建单元，可能涉及
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摘要：在你的代码中有两个不同的学习率（lr），它们分别是通过 --lr 和 --final_lr 参数定义的。下面是对这两个学习率的解释： 1. --lr: 初始学习率 parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.003, help='learnin
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摘要：前向的时间步是随机选择的 是的，在你的代码中，时间步数确实是固定为 200 步的。 具体说明： self.timesteps = 200 你在 Diffusion_Cond 类的初始化方法中将时间步数 timesteps 设置为 200。因此，无论是在前向扩散过程（向数据中添加噪声）还是在逆向去噪采
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摘要：L1 损失和 L2 损失是两种常用的损失函数，用于衡量模型的预测值与真实值之间的误差。它们的主要区别在于对误差的处理方式不同，导致它们的性质和应用场景有所不同。 1. L1 损失 (绝对值损失, MAE) L1 损失计算的是预测值与真实值之间绝对误差的总和： [ L_{\text{L1}} = |\
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摘要：从理论上来说，药物-基因 和 基因-药物 这两个矩阵的预测，虽然看起来是矩阵的转置（行列的角色互换），但它们的预测过程并不完全一样。原因如下： 1. 矩阵的角色不同 药物-基因矩阵：这里每一行表示一个药物，每一列表示一个基因，矩阵的每个元素代表某个药物和某个基因之间的关系（例如活性、相互作用等）。
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摘要：左边的公式和 time_embedding(1) 的区别在于它们表示的维度不同。公式中的左边部分是一个概括性公式，用来说明如何为每个时间步 ( t ) 生成时间嵌入。而具体的 time_embedding(1) 展示的是当 ( t = 1 ) 时，如何生成一个更长维度的时间嵌入向量。 1. 左边公式
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摘要：保存的模型 在你提供的代码中，模型保存的条件如下： 验证阶段（_valid_epoch 方法）： 在每个 epoch 结束后，模型会进行验证，即使用验证数据集（self.valid_loader）计算验证指标（valid_metric）。 通过 self.valid_step 方法计算每个 batc
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