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.
2 0 0 0 確率共鳴現象の情報通信への応用を目指して
- 著者
- 田所 幸浩 山里 敬也 田中 宏哉 荒井 伸太郎 中島 康雄 平岡 真太郎
- 出版者
- The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
- 雑誌
- 電子情報通信学会論文誌 B (ISSN:13444697)
- 巻号頁・発行日
- vol.J102-B, no.6, pp.445-458, 2019-06-01
確率共鳴(Stochastic resonance: SR)とは,系の雑音強度の増大に対して系の応答が向上する非線形現象のことである.従来,雑音は工学的には邪魔なものとしてフィルタ処理等を駆使して積極的に取り除かれてきた.しかし,確率共鳴では異なるアプローチをとる.すなわち,雑音を積極的に利用することで,系の応答を改善する.例えば,生態系は雑音を巧く信号処理に活かすことで,雑音に埋もれた微弱な信号であっても感知できるしくみを有している.このしくみを情報通信に応用することができれば,従来の系では感知できないような微弱な信号を用いた情報通信システムの構築が期待される.そこで本サーベイ論文では,まず確率共鳴現象についての初期の検討から現在に至る研究動向を俯瞰し,確率共鳴現象を支える基礎理論についての概説を試みる.次に,確率共鳴現象の情報通信への応用を促すため,1bit A/D変換器による多レベル信号の復調,仮説検定においても一定の条件下で信号検出確率を改善できるなど,具体的な応用例について概説し,読者の現象応用の手助けとしたい.