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.

言及状況

Twitter (2 users, 2 posts, 11 favorites)

タンパク質二次構造予測を行う深層学習モデルのSaliencyによる可視化 https://t.co/8VT3MQLuKX
DNNを用いてタンパク質のアミノ酸配列からその構造を予測するときに,なぜうまくいっているのかをSaliency Mapで可視化する話おもしろかった https://t.co/bjWN9jAdTv #jsai2017

収集済み URL リスト