Protein-Sprachmodelle
Machine-Learning-Modelle, die statistische Darstellungen von Aminosäuresequenzen für Vorhersage und molekulares Design lernen.
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Transformer-Architekturen
Neuronale Netzwerksysteme, die Beziehungen zwischen Token unter Verwendung von Aufmerksamkeit und paralleler Sequenzverarbeitung modellieren.
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Graphenneuralnetzwerke
Machine-Learning-Architekturen, die Repräsentationen von Einheiten lernen, die durch relationale Strukturen verbunden sind.
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Künstliche neuronale Netze
Mehrschichtige Rechenmodelle, die verteilte Darstellungen lernen, indem sie gewichtete Verbindungen aus Daten anpassen.
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