深度学习时代的生物信息学与医学
机器学习
2018-02-28 v1 定量方法
机器学习
摘要
当前生命科学中的许多科学进展源于对数据进行知识发现的密集使用。在这方面，没有哪个领域比生物信息学更明显，后者由数据采集技术的技术突破所引领。有人认为，生物信息学可能迅速成为产生最大数据仓储的研究领域，超越其他数据密集型领域，如高能物理或天文信息学。在过去十年中，深度学习已成为机器学习中的突破性进展，为人工智能中 longstanding 的连接主义范式注入了新的活力。深度学习方法非常适合于大规模数据，因此，它们应当非常适合于广义生物信息学和生物医学中的知识发现。在这篇简短的论文中，我们回顾了深度学习方法在生物信息学和医学中应用的关键方面，取材于ESANN 2018专门讨论该主题的特殊会议所涵盖的议题。
引用
@article{arxiv.1802.09791,
title = {Bioinformatics and Medicine in the Era of Deep Learning},
author = {Davide Bacciu and Paulo J. G. Lisboa and José D. Martín and Ruxandra Stoean and Alfredo Vellido},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.09791},
year = {2018}
}