在深度学习微调大模型时，LoRA（Low-Rank Adaptation） 提供了一种高效、轻量的微调方法。本文讲述了LoRA的原理，同时结合一个小型 MNIST 实验做了验证。 1. LoRA 的核心思路在训练大模型时，通常模型参数量巨大，直接微调...

模型架构RhoFold+是一个全可微分的端到端框架，从RNA序列输入直接输出全原子3D结构。架构分为几个关键模块： 输入处理和特征提取： RNA-FM：一个12层Transformer模型，预训练于~23.7百万未标注RNA序列（来自~80万种物...

卷积层（Convolutional Layer, CONV-K-N）功能：提取局部特征。 符号含义： $K$ — 滤波器尺寸（Kernel size）：卷积滤波器的宽度和高度，通常为正方形，表示为 $K \times K$。 $N$ — 滤波器个数...

一、数据集的下载和处理下载数据直接调用官方库 12train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True)test_dataset = dat...