Прогнозування вторинної структури білка за допомогою штучних нейронних мереж

Борис В. Прогнозування вторинної структури білка за допомогою штучних нейронних мереж : дипломна робота магістра : 123 Комп'ютерна інженерія / Наук. кер. А. М. Коновалов. Київ, 2023. 34 с.

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.