深度学习与强化学习在生物数据中的应用
机器学习
2018-01-09 v2 机器学习
摘要
过去数十年基于硬件的技术快速进步，为生命科学家在各应用域（如组学、生物成像、医学成像及[脑/体]-机接口）收集多模态数据开辟了新的可能，从而产生了开发专用数据密集型机器学习技术的崭新机会。总体而言，深度学习（DL）、强化学习（RL）及其结合（深度 RL）的近期研究有望革新人工智能。伴随计算能力增长以及更快且增大的数据存储与下降的计算成本，已使各领域科学家能将此类技术应用于以往因其规模与复杂性而难处理的数据集。本综述文章提供了 DL、RL 与深度 RL 技术在生物数据发掘中应用的全面调研。此外，我们比较了 DL 技术应用于跨不同应用域数据集时的性能。最后，我们概述了这一挑战性研究领域的开放问题并讨论未来发展前景。
引用
@article{arxiv.1711.03985,
title = {Applications of Deep Learning and Reinforcement Learning to Biological Data},
author = {Mufti Mahmud and M. Shamim Kaiser and Amir Hussain and Stefano Vassanelli},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.03985},
year = {2018}
}
备注
33 pages, 5 figures, 1 table, survey paper, IEEE Trans. Neural Netw. Learn. Syst., 2018