Could Decimal-binary Vector be a Representative of DNA Sequence for Classification?

Sanjaya, Prima; Kang, Dae-Ki

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자료유형: 학술저널

저자정보: Sanjaya, Prima (Department of Ubiquitous IT, Dongseo University) Kang, Dae-Ki (Department of Computer & Information Engineering, Dongseo University)

저널정보: 한국인터넷방송통신학회 International journal of advanced smart convergence International journal of advanced smart convergence 제5권 제3호

발행연도: 2016.1

수록면: 8 - 15 (8page)

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In recent years, one of deep learning models called Deep Belief Network (DBN) which formed by stacking restricted Boltzman machine in a greedy fashion has beed widely used for classification and recognition. With an ability to extracting features of high-level abstraction and deal with higher dimensional data structure, this model has ouperformed outstanding result on image and speech recognition. In this research, we assess the applicability of deep learning in dna classification level. Since the training phase of DBN is costly expensive, specially if deals with DNA sequence with thousand of variables, we introduce a new encoding method, using decimal-binary vector to represent the sequence as input to the model, thereafter compare with one-hot-vector encoding in two datasets. We evaluated our proposed model with different contrastive algorithms which achieved significant improvement for the training speed with comparable classification result. This result has shown a potential of using decimal-binary vector on DBN for DNA sequence to solve other sequence problem in bioinformatics.

#Bioinformatics #DNA Sequence Classification #Deep Learning #Deep Belief Network #Restricted Boltzmann Machine

참고문헌 (16)

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G. E. Hinton / 2007 / Learning multiple layers of representation / TRENDS Cognitive Sci 11(10):428~434

G. E. Dahl / 2010 / Advances in Neural Information Processing Systems NIPS / MIT Press

G. Attardi / 2015 / a Deep Learning NLP pipeline / Proceedings of NAACL-HLT 2015 :109~115

A. Karpathy / 2014 / Large-scale video classification with convolutional neural networks / CVPR

N. Srivastava / 2014 / Dropout: A simple way to prevent neural networks from overfitting / The Journal of Machine Learning Research 15(1):1929~1958

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이 논문의 저자 정보

Sanjaya, Prima

소속기관 Department of Ubiquitous IT, Dongseo University

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

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Kang, Dae-Ki

소속기관 Department of Computer Engineering, Dongseo University

주요연구분야 복합학 > 과학기술학 공학 > 컴퓨터학

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