「はげひげ」の脳的メモ

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zoom RSS 仕組みの見えるディープラーニング

<<   作成日時 : 2018/03/22 01:29   >>

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 ディープラーニングの一般的な弱点は、脳に似せた層化構造で計算処理を行わせると、なぜか、正解率が上がっていくが、なぜそうなるのか仕組みとの対応が取れない点にある。
 ↓は、ディープラーニングアルゴリズムの構造を、細胞内の既知の分子システムの構造にマッピングすることで、人口ニューラルネットワークを「目に見える」ようにしたそう。そして、このモデルは、いったん訓練されると、遺伝的変化の物理的影響を予測できるようになったそう。
 この可視化によって、遺伝子と物理的特徴との関係の基盤となる機序についての洞察を得ることができるそう。「目に見えるニューラルネットワーク」、正直よくわからんが、勉強したい。
Using deep learning to model the hierarchical structure and function of a cell.
Ma J, Yu MK, Fong S, Ono K, Sage E, Demchak B, Sharan R, Ideker T.
Nat Methods. 2018 Mar 5. doi: 10.1038/nmeth.4627

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