3 0 0 0 OA タンパク質二次構造予測を行う深層学習モデルのSaliency Mapによる可視化
- 著者
- 河野 圭祐 小出 智士 今村 千絵 田所 幸浩
- 出版者
- 人工知能学会
- 雑誌
- 人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
- 巻号頁・発行日
- vol.31, 2017
タンパク質の立体構造の局所構造である二次構造を予測する研究が多数行われている.中でもLSTM による予測は高精度であるが,LSTMの内部はブラックボックスになっており,どのような判断基準で予測しているかを理解することは難しい.学習された予測モデルの妥当性を評価するために,本論では,LSTMによるタンパク質二次構造予測モデルをSaliency Mapによって可視化し,生物学な知見と比較する.
1 0 0 0 OA 混合確率的偏正準相関分析
- 著者
- 河野 圭祐 横山 裕樹 森 裕紀 浅田 稔
- 出版者
- 人工知能学会
- 雑誌
- 人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
- 巻号頁・発行日
- vol.29, 2015
ある変数の影響を除いた上で2つの多変量間の関係を強さを求める手法として偏正準相関分析があり,グレンジャー因果などの因果指標の計算などに用いられている.しかし偏正準相関分析は複数の異なる関係をもったデータが混ざったデータに対しては適用することが出来ない.本研究では偏正準相関の混合モデルを仮定することで,この問題の解決を試みる.また人工データを用いた実験を行い既存手法に対する優位性を示す.