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Kosio Beshkov
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新的同调理论分析神经网络表示
研究人员开发了一种新的方法来分析神经网络表示，通过定义一个创建商空间的等价关系。该空间与输入流形相交时，可以分解为与局部秩和交集相关的分量。该研究证明了神经网络表示的同调群同构于这些商同调群，从而无需外部度量即可内在计算贝蒂数。在玩具数据集上的实验表明，这种重叠同调方法比持久同调更能跟踪拓扑特征，并且还检查了其在训练过程中的演变。
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新型蛋白质语言模型增强分子动力学和设计
研究人员正在开发先进的蛋白质语言模型（pLMs），以改进分子动力学模拟和蛋白质设计。一种名为 PLaTITO 的方法整合了蛋白质语言模型嵌入，以增强可转移隐式转移算子在分子动力学中的泛化能力，在分布外蛋白质系统上表现出最先进的性能。另一个模型 HD-Prot 在混合扩散框架内使用连续结构令牌来联合建模蛋白质序列和结构，以更少的计算资源实现了具有竞争力的结果。此外，一项研究正在探索 PLMs 的内部表示，分析它们如何编码结构特征，并确定…