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最近邻插补只适用于定量_array老师_小象学院_数据读取操作_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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的模型中,从而在语音和图像识别等领域实现了最佳的预测性能。尽管DNN已用于QSAR和基于配体的生物活性预测的药物发现中,但这些模型都没有从这种强大的卷积结构中受益。本文介绍了AtomNet,这是第一个基于结构的深度卷积神经网络,旨在预测用于药物发现应用的小分子的生物活性。我们演示了如何将特征局部性和层次结构的卷积概念应用于生物活性和化学相互作用的建模。与现有DNN技术的进一步对比,我们证明了AtomNet在结构目标信息上应用局部卷积过滤器成功地预测了没有已知调节剂的目标的新活性分子。最后,我们证明了AtomNet在多种情况下优于先前的对接方法基准大幅提高,在DUDE基准中57.8%的目标上,AUC大于0.9。 我们研究了具有分段线性激活的深度前馈神经网络可计算函数的复杂性,包括它们的对称性和线性区域的数量。深度网络能够将每个层的输入空间的一部分顺序映射到相同的输出。通过这种方式,深度模型可以计算对不同输入的复杂模式具有同等作用的函数。这些函数的组合结构使它们能够重新就网络的深度而言,指数计算经常会成倍地使用。本文研究了这种组成图的复杂性,并为具有分段线性激活函数的神经网络的深度优势提
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