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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
지상문 (Kyungsung University)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제22권 제5호
발행연도
2018.5
수록면
728 - 733 (6page)

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단백질을 구성하는 아미노산의 서열 정보만으로 단백질 이차 구조를 예측하기 위하여 심층 학습이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 단백질 이차 구조를 예측하기 위하여 다양한 구조의 합성곱 신경망의 성능을 비교하였다. 단백질 이차 구조의 예측에 적합한 신경망의 층의 깊이를 알아내기 위하여 층의 개수에 따른 성능을 조사하였다. 또한 이미지 분류 분야의 많은 방법들이 기반 하는 GoogLeNet과 ResNet의 구조를 적용하였는데, 이러한 방법은 입력 자료에서 다양한 특성을 추출하거나, 깊은 층을 사용하여도 학습과정에서 그래디언트 전달을 원활하게 한다. 합성곱 신경망의 여러 구조를 단백질 자료의 특성에 적합하게 변경하여 성능을 향상시켰다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 합성곱 신경망의 다양한 구조
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (23)

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