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导语:alphago的研发团队deepmind用alphafold预测蛋白质结构,在入选的团队中排名第一。雷锋网ai科技评论

但是deepmind团队的最终目的并不是做游戏,他们希望用人工智能方法能帮助人类推动基本科学的进步。近日,团队发现了仅仅基于

今天,我们非常兴奋地与大家分享deepmind在展示人工智能研究如何推动

我们的系统,alphafold,在过去的两年里我们一直在努力研究它,

蛋白质折叠问题是什么?

蛋白质是维持生命必不可少的复杂大分子。几乎我们身体的每一项功能——收缩肌肉、感知光线或将食物转化为能量——都可以追溯到一种或多种蛋白质以及它们如何移动和转化。制作这些蛋白质的配方,也就是基因,就编码在我们的dna中。

每种蛋白质可以做什么取决于其独特的三维结构。例如,构成我们免疫系统的抗体蛋白是「y形」,类似于独特的钩状物。通过锁定病毒和细菌,抗体蛋白能够检测并标记致病微生物以便消灭它们。类似地,胶原蛋白呈绳索状,

但是仅仅根据蛋白质的基因序列来弄清蛋白质的3d形状是一项复杂的任务,科学家们已经为此奋斗了几十年。挑战在于,dna只包含有关这种蛋白质的氨基酸残基的序列的信息,这种氨基酸残基形成长链。预测这些长链是如何折叠成复杂的蛋白质3

蛋白质越大,模型就越复杂和困难,因为需要考虑氨基酸之间更多的相互作用。正如列文塔尔的悖论所指出的,在得到正确的3d结构之前,需要比宇宙的年龄更长的时间来枚举典型蛋白质所有可能的构型。蛋白质折叠为什么很重要?

预测蛋白质形状的能力对科学家是有用的,因为理解其在体内的作用对诊断和治疗

对蛋白质折叠的理解也有助于蛋白质设计,这可以带来许多好处。例如,可以

eepminddeepmind本专题为雷锋网的deepmind专题,内容

deepmind团队casp夺冠:用alphafold预测蛋白质结构和d

导语:在这个项目中,我将使用迁移学习和深度学习框架keras对kaggl

本文为ai研习社编译的技术博客,原标题:

classifyingartworkimageskagglpetitio

作者|  terrancewhitehurst

翻译|  m惠m

校对|酱番梨    整理|菠萝妹

  源代码!/terrance-whitehurst/keras-art-i

使用keras进行迁移学习

  我们开始吧!#1

首先导入所有的依赖项。#2

加载了训练和验证集以及艺术图像的类别。

还设置了一些hyper参数,以便在培训和加载模型时使用。#3

按类别将训练图像进行可视化。#4

将来自不同类的一些图像进行可视化。#5

使用for循环创建训练数据和测试数据。#6

定义函数来加载数据集。#7使用keras的“imagedatagener

这是最终模型。它是一个两层网络,有两个密集的层和一个输出层。在我们完成

这使用数据增强创建一个生成器。接下来调用“fit_generator()

使用在“fit_generator()”之前调用的“history”来查看各个时

创建一个测试集来获得预测#12

调用“predict()”来获得预测,然后创建一个分类报告和混淆矩阵,以查

使用“plot_model()”来获得模型架构的图像,我将在下面显示。  结论下面是我在这个项目中使用的可视化模型学习快乐!想要继续查看该篇文章相关链

长按链接点击打开或点击【有关艺术画作分类的kaggle比赛经验分享】:

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导语:ai已经渗透到了全世界的各个角落雷锋网ai科技评论按:

从计算机技术发展的早期开始,科学家们就一直致力于创造在思考、推理和学

虽然今天的人工智能系统仍未实现这一目标,但他们在某些特定任务中的表现已经

ai逐渐走出研究实验室,进入现实世界,对我们的生活产生深远影响。毫无疑问,我们正在进入人工智能时代。

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