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Master thesis

Apprentissage profond et acquisition de représentations latentes de séquences peptidiques

Sun Rémy 1
1 Dyliss - Dynamics, Logics and Inference for biological Systems and Sequences
IRISA-D7 - GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE, Inria Rennes – Bretagne Atlantique
Résumé : Les grands succès des techniques d'apprentissage profond rendent intéressante l'étude de leur applicabilité à l'étude de séquences peptidiques où les applications existantes sont surtout locales. Nous présentons une étude des représentations latentes de séquences peptidiques acquises par des techniques d'apprentissage profond pour pré-entraîner fragment par fragment un classificateur agissant sur une tâche globale.
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https://hal.inria.fr/hal-01406368
Contributor : François Coste Connect in order to contact the contributor
Submitted on : Thursday, December 1, 2016 - 10:16:27 AM
Last modification on : Wednesday, October 27, 2021 - 6:22:14 AM
Long-term archiving on: : Tuesday, March 21, 2017 - 12:43:18 AM

Identifiers

  • HAL Id : hal-01406368, version 1
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Citation

Sun Rémy. Apprentissage profond et acquisition de représentations latentes de séquences peptidiques. Apprentissage [cs.LG]. 2016. ⟨hal-01406368⟩

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