這是 2021 年約翰霍普金斯大學(xué)化學(xué)與生物分子工程系 Jeffrey Gray 教授組發(fā)表于《Current Opinion in Structural Biology》上...
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蛋白對(duì)接主鏈柔性解決方法綜述 -
深度學(xué)習(xí)（九）：自然語(yǔ)言處理1 自然語(yǔ)言處理(NLP) NLP 任務(wù)希望能做到以下三件事：1歼秽、標(biāo)記文本區(qū)域（如詞性標(biāo)注稀拐、情感分類或者命名實(shí)體識(shí)別）2、鏈接兩個(gè)以上的文本區(qū)域（識(shí)別表示同一個(gè)實(shí)體的名詞短語(yǔ)...
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深度學(xué)習(xí)（八）：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1 在多個(gè)位置復(fù)用權(quán)重 1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最大的挑戰(zhàn)是過擬合惫叛。過擬合指的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)試圖記憶一個(gè)數(shù)據(jù)集当凡，而不是從中學(xué)習(xí)可以泛化到還沒見過的數(shù)據(jù)的有用抽象。換句話說如叼，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會(huì)的是基...
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深度學(xué)習(xí)（七）：激活函數(shù)1 激活函數(shù)限制 激活函數(shù)是在預(yù)測(cè)時(shí)應(yīng)用于一層神經(jīng)元的函數(shù)冰木。激活函數(shù)有以下的限制：約束1：函數(shù)必須連續(xù)且定義域是無窮的 約束2：好的激活函數(shù)是單調(diào)的，不會(huì)改變方向 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)...
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ADC 抗體學(xué)習(xí)1 摘要 Antibody-drug conjugate(ADC) 通常由 mAbs 通過化學(xué)連接子與細(xì)胞毒性藥物共價(jià)連接而成笼恰。它兼具高度特異性的靶向能力和強(qiáng)大的殺傷作用踊沸，可...
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深度學(xué)習(xí)（五）：描繪神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1、所有關(guān)于神經(jīng)元社证、梯度逼龟、層的堆疊等概念最后都匯集到一個(gè)重點(diǎn)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠發(fā)現(xiàn)并創(chuàng)建相關(guān)性 2、關(guān)聯(lián)抽象：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)試圖尋找在輸入層和輸出層之間的直接和間接關(guān)聯(lián)追葡，這種關(guān)聯(lián)性由輸...
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深度學(xué)習(xí)（六）：正則化與批處理
1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的過擬合問題 MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）是一個(gè)經(jīng)典的手寫數(shù)字分...
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深度學(xué)習(xí)（四）：反向傳播1 梯度下降分類 1腺律、本章描述的交通信號(hào)燈問題是一個(gè)多個(gè)輸入一個(gè)輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2、隨機(jī)梯度下降：它分別為每個(gè)訓(xùn)練樣例執(zhí)行預(yù)測(cè)和權(quán)重更新宜肉。它先拿到第一條信號(hào)燈的數(shù)據(jù)匀钧，嘗試基于...
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深度學(xué)習(xí)（三）：通用梯度下降（一次學(xué)習(xí)多個(gè)權(quán)重）1 多輸入梯度下降學(xué)習(xí) 1、梯度下降也適用于多輸入谬返。因?yàn)槔又兄梗齻€(gè)權(quán)重共享一個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)，它們也共享一個(gè) delta遣铝。但是由于 input 不同佑刷，不同的權(quán)重對(duì)應(yīng)不同的 wei...