仕組みの見えるディープラーニング

 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

ブログ気持玉

クリックして気持ちを伝えよう!

ログインしてクリックすれば、自分のブログへのリンクが付きます。

→ログインへ

なるほど(納得、参考になった、ヘー)
驚いた
面白い
ナイス
ガッツ(がんばれ!)
かわいい

気持玉数 : 1

面白い

この記事へのコメント

この記事へのトラックバック