Deep Motif：可视化基因组序列分类
机器学习
2016-06-03 v2
摘要
本文应用深度卷积/高速公路MLP框架在转录因子结合位点任务上对基因组序列进行分类。为使模型可理解，我们提出一种优化驱动的策略来提取“基序(motifs)”，即可视化网络所学正类的符号模式。我们展示了我们的系统 Deep Motif (DeMo) 提取的基序与当前知名基序相似，且在某些情况下优于当前知名基序。此外，我们发现由多个卷积和高速公路层组成的更深模型可以胜过先前的最优方法中的单层卷积和全连接层。
引用
@article{arxiv.1605.01133,
title = {Deep Motif: Visualizing Genomic Sequence Classifications},
author = {Jack Lanchantin and Ritambhara Singh and Zeming Lin and Yanjun Qi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1605.01133},
year = {2016}
}
备注
5 pages; 3 figures ; deep learning ; genomic sequence classification; understanding deep models