再帰型ニューラルネットワークによる蛋白質構造学習と状態空間表現
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概要
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リカレントニューラルネットワーク(RNN)はフィードバック結合を持ち, その再帰的な構造から時空間情報を扱うことが可能である.この特徴を利用しRNNによる有限オートマトン(FSM)の学習に関する研究が行われており, 最適な学習が行われた場合, RNNの状態空間にFSMの遷移図が獲得されることが知られている.本研究では, RNNに蛋白質の特徴的な構造(特にα-ヘリックス)を学習させた.また, 蛋白質の構造形成の性質とRNNの性質を考慮した学習法を提案し, FSMの場合と同様に, アミノ酸配列と蛋白質構造の関係を表す遷移図が抽出されることと, その意味的解析について報告する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-02-02
著者
-
伊達 惇
北海道大学大学院工学研究科
-
塩谷 浩之
室蘭工業大学工学部情報工学科
-
塩谷 浩之
室蘭工業大学工学部
-
塩谷 浩之
室蘭工大 工
-
齋藤 秀
北海道大学大学院工学研究科
-
塩谷 浩之
北海道大学大学院工学研究科
-
伊達 惇
北海道大学
-
伊達 惇
北海道大学大学院工学研究科システム情報工学専攻
-
伊達 惇
北海道大学工学部
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