スッキリわかるAlphaFold2 - どこから見てもメンダコ
注意： Alphafold2の手法解説です。使い方の説明ではありません 構造生物学ドメインにはある程度の説明をつけます アーキテクチャ設計の意図については個人の考察であり、正しさに何ら保証がありません AttentionとTransformerそのものについての説明は行いません AlphaFold2とは タンパク質折り畳み問題について タンパク質はバイオ・ナノマシン タンパク質立体構造の重要性 データ駆動の立体構造予測 AlphaFold2の概観 4つのモジュール AF2のやってることをざっくり理解する 0. データ準備 MSA (Multiple sequence alignment) の作成 MSAへのBERT風マスク導入 テンプレート構造の検索（任意） 1. Embeddingモジュール 入力データのOne-hot化 MSA Representation Pair Represent
機は熟した！グラフ構造に対するDeep Learning、Graph Convolutionのご紹介 - ABEJA Tech Blog
はじめまして。ABEJAでResearcherをやらせていただいている白川です。 先日、化合物の物性推定をDeep Learningをつかって従来手法より300,000倍高速に処理するという論文がでました（[1], [2]）。この論文の手法は、Graph Convolutionというグラフ上に定義されたConvolution演算がベースとなっています。物性推定に限らず、グラフ解析全般を Deep Learning で上手にこなせるようになれば、Deep Learningのアプリケーションの幅がぐっと拡がり、さらなるイノベーションが起きそうな予感がします。 ICMLやNIPSなどの機械学習系の主要国際会議でも数年前からGraph Convolutionについての論文がちらほら出現しはじめており、とくに最近その勢いが増してきている印象があります。個人的にも最近（前から？）にわかにグラフづいてい
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