Прогнозування вторинної структури білка за допомогою штучних нейронних мереж
Тип публікації :
Магістерська робота
Дата випуску :
2023
Автор(и) :
Борис Володимир
Науковий(і) керівник(и)/редактор(и) :
Мова основного тексту :
Ukrainian
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Борис, В. (2023). Прогнозування вторинної структури білка за допомогою штучних нейронних мереж. [Магістерська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/6342
[ДСТУ] Борис В. Прогнозування вторинної структури білка за допомогою штучних нейронних мереж : кваліфікаційна робота магістра : 12 Інформаційні технології / наук. кер. А. М. Коновалов. Київ, 2023. 34 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/6342 (дата звернення: 17.07.2026).
Вдосконалено машинний класифікатор на базі нейронної мережі для прогнозування вторинної структури білка за допомогою методів регуляризації, а також вибору оптимальної архітектури (5 згортокових шарів з розмірами фільтрів 3, 5, 7, 9, 11 та з 64 фільтрами кожний, дві двонаправлені рекурентні нейронні мережі на основі GRU з 500 та 250 штучними нейронами у першій та другій відповідно) та гіперпараметрів (l1 = , l2 = , early stopping patience = 25, learning_rate = 0.0025, rlrop patience = 5, rlpop factor = 0.5, rlpop min_lr = 0.0001) для навчання нейронної мережі з використанням наборів даних CullPDB та CB513.
Створену нейронну мережу можна використовувати для прогнозування вторинної структури білка.
Створену нейронну мережу можна використовувати для прогнозування вторинної структури білка.
Галузі знань та спеціальності :
12 Інформаційні технології
123 Комп’ютерна інженерія
Галузі науки і техніки (FOS) :
Інженерія та технології
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
1.14 MB
Контрольна сума :
(MD5):7b29765b02606a92cd0491931d253576
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International