基于深度学习的抗HIV活性QSAR预测

来源 :计算机工程与设计 | 被引量 : 0次 | 上传用户：fancyyeast1

【摘要】

：

为提高抗HIV活性预测的精度,采用深度学习算法,提出一种基于深度信念网络的抗HIV活性预测方法。利用BP神经网络任意精度逼近非线性函数的优点,结合多个受限玻尔兹曼机（restric

【作者】

：

高双印田生伟禹龙史新宇

【机构】

：

新疆大学软件学院,新疆大学网络中心

【出处】

：

计算机工程与设计

【发表日期】

：

2017年1期

【关键词】

：

抗HIV活性深度信念网络非监督精度预测 anti-HIV activity deep belief network unsupervised accur

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为提高抗HIV活性预测的精度,采用深度学习算法,提出一种基于深度信念网络的抗HIV活性预测方法。利用BP神经网络任意精度逼近非线性函数的优点,结合多个受限玻尔兹曼机（restricted Boltzmann machine,RBM）进行非监督逐层贪婪模式训练学习,建立深度信念网络算法模型（deep belief network,DBN）。将抗HIV活性的高温超导源数据（HTS raw data）、高温超导抑制剂（HTS%inhibition（20μM））、最大测定信号释放比率（mean max signa

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