DeepLearningというニューラルネットワークの進化と、今後やってみたいこと - 右、斜め45度
僕は、2000年前半、ニューラルネットワークを利用した生命情報科学の分析を行っていました。 ざっくりいうと、蛋白質A〜Zまでが、複雑に相互作用しあって、それこそ、連立方程式が100本連なって（例えば、2A+B→Cの反応が1sで進むとか、C+1/10 D→Aの反応が2Sで進むとか）その結果、蛋白質A〜Zの物質量が時系列によって変化します。目的は2つありまして、 インシュリンなど、特定の蛋白質の濃度をあげたいとき、どの蛋白質をどう投与すればよいか？を知りたい 単純に、蛋白質A〜Zの相互作用のメカニズムを明らかにしたい というものです。 そのような大義名分のもと、蛋白質A〜Zの中で測定可能な物質の濃度を教師データとして、内部の相互作用を推定するということを、ニューラルネットワークを使って行ってました。ぶっちゃけ大義名分はどうでもよくて、僕は、ニューラルネットを含めた機械学習にはまったわけです。
創発 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "創発" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2011年11月） シロアリの塚は自然界での創発の例である。 創発（そうはつ、英語：emergence）とは、部分の性質の単純な総和にとどまらない性質が、全体として現れることである。局所的な複数の相互作用が複雑に組織化することで、個別の要素の振る舞いからは予測できないようなシステムが構成される。 この世界の大半のモノ・生物等は多層の階層構造を含んでいるものであり、その階層構造体においては、仮に決定論的かつ機械論的な世界観を許したとしても、下層の要素とその振る舞いの記述をしただけでは、上
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