發(fā)布時(shí)間：2021-03-18 22:05

　　現(xiàn)如今,隨著人工智能研究的再次興起,深度學(xué)習(xí)方法也成為了學(xué)術(shù)界、工業(yè)界的焦點(diǎn)。深度學(xué)習(xí)作為傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中最前沿最高效的方法,在諸如ImageNet和Kaggle這樣的機(jī)器學(xué)習(xí)競賽中,多次取得了優(yōu)異的成績。這種方法本質(zhì)上是在模仿了生物學(xué)中人類大腦的神經(jīng)元機(jī)制來進(jìn)行特征學(xué)習(xí)。其主要過程包括數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、樣本測(cè)試等等步驟來學(xué)習(xí)到最優(yōu)的參數(shù)。現(xiàn)在,深度學(xué)習(xí)不僅僅是個(gè)理論概念,也深入到了各個(gè)領(lǐng)域當(dāng)中,并得到了廣泛的應(yīng)用。如語音識(shí)別、人臉識(shí)別、智能機(jī)器人、智能診療等等都是深度學(xué)習(xí)方法的具體應(yīng)用。蛋白質(zhì)各種性質(zhì)的研究是生物學(xué)上的重要課題,比如泛素過程的分類問題預(yù)測(cè)。蛋白質(zhì)泛素化是廣泛存在于真核細(xì)胞中的蛋白質(zhì)的翻譯后修飾。越來越多的研究表明,泛素化及其反向過程去泛素化,通過調(diào)節(jié)免疫系統(tǒng)中不同細(xì)胞類型的功能,在先天性和適應(yīng)性免疫應(yīng)答過程中起著關(guān)鍵的調(diào)節(jié)作用,從而影響人類的許多重大疾病的出現(xiàn)和治療。蛋白質(zhì)泛素化分類預(yù)測(cè)問題本質(zhì)上是一個(gè)二分類問題,目前判斷某條蛋白質(zhì)是否具有泛素化過程這一研究,多是單純依靠生物學(xué)實(shí)驗(yàn),因此需要大量的人力物力,耗時(shí)長效率低不適合大規(guī)模檢測(cè)。也因此截止到目前,在生物學(xué)最具權(quán)... 

【文章來源】：吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

人工神經(jīng)元

所以神經(jīng)元模型有很大的了 Hebb 學(xué)習(xí)率，它表示隨著神經(jīng)度也隨之改變。這一結(jié)論啟發(fā)眾型自身動(dòng)態(tài)習(xí)得權(quán)重值。了一系列機(jī)器學(xué)習(xí)算法及深度學(xué)]。感知機(jī)（也稱為感知器），來輸出層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。輸入層負(fù)責(zé)征進(jìn)行計(jì)算，并將其結(jié)果輸出。與神經(jīng)元模型不同。因此，感知如圖 2.2 所示。

)和 表示網(wǎng)絡(luò)中傳輸?shù)南蛄繑?shù)據(jù)、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中還引入了偏置項(xiàng)這一重要偏置節(jié)點(diǎn)。事實(shí)上，在有些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)也是默認(rèn)存在的。偏置本質(zhì)上是終為 1。偏置單元存在于除了輸出層下一層中的所有節(jié)點(diǎn)，類似于全連接2.2)是使用矩陣運(yùn)算來表達(dá)整個(gè)計(jì)算 ( )= (W( ) ( ) ( )) ....... = ( ( ) ( ) ( ))..........

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[9]AdaBoost算法在多屬性二分類問題中的應(yīng)用——以魔術(shù)伽馬望遠(yuǎn)鏡數(shù)據(jù)集為例[J]. 劉金花,劉明啟,黃曉花.  新余學(xué)院學(xué)報(bào). 2012(04)
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博士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的蛋白質(zhì)翻譯后修飾位點(diǎn)預(yù)測(cè)研究[D]. 王多林.吉林大學(xué) 2018

碩士論文
[1]線性泛素化連接酶LUBAC高通量底物篩選體系的建立[D]. 高欣.中國人民解放軍軍事醫(yī)學(xué)科學(xué)院 2016



本文編號(hào)：3089003