Apprentissage profond et acquisition de représentations latentes de séquences peptidiques

Sun Rémy 1
1 Dyliss - Dynamics, Logics and Inference for biological Systems and Sequences
Inria Rennes – Bretagne Atlantique , IRISA-D7 - GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE
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.
Type de document :
Mémoires d'étudiants -- Hal-inria+
Apprentissage [cs.LG]. 2016
Liste complète des métadonnées

Littérature citée [24 références]  Voir  Masquer  Télécharger

https://hal.inria.fr/hal-01406368
Contributeur : François Coste <>
Soumis le : jeudi 1 décembre 2016 - 10:16:27
Dernière modification le : mercredi 16 mai 2018 - 11:23:35
Document(s) archivé(s) le : mardi 21 mars 2017 - 00:43:18

Identifiants

  • HAL Id : hal-01406368, version 1

Citation

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

Partager

Métriques

Consultations de la notice

207

Téléchargements de fichiers

540