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深度学习与神经科学相遇(二)[译]

许多机器学习方法(如典型的监督式学习)是基于有效地函数优化,并且,使用误差的反向传播(Werbos, 1974; Rumelhart et al., 1986)来计算任意参数化函数的梯度的能力是一个很关键的突破,这在下文我们将详细描述。在假设1中,我们声称大脑也是,至少部分是,优化机(optimization machine,指具有优化函数能力的装置)。但是,究竟说大脑可以优化成本函数是什么意思呢?毕竟,许多自然界中的许多过程都可以被视为优化。例如,物理定律通常被认为是最小化一个动作的功能,而进化优化的是复制基因(replicator)在长时间尺度上的适应性。要明确的是,我们的主张是:(a)大脑在学习期间具有强大的信用分配机制,允许它通过调整每个神经元的属性以提升全局输出结果,以此来优化多层网络中的全局目标函数,以及(b)大脑具有确定哪些成本函数对应其哪些子网络的机制,即,成本函数是高度可调的,这是由进化逐步形成并与动物的生理需求相匹配。因此,大脑使用成本函数作为其发展的关键驱动力,就像现代机器学习系统一样。

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数据分析-启动子进化分析

​启动子是RNA 聚合酶识别、结合和开始转录的一段DNA 序列,它含有RNA 聚合酶特异性结合和转录起始所需的保守序列,多数位于结构基因转录起始点的上游,启动子本身不被转录。但有一些启动子(如tRNA启动子)位于转录起始点的下游,这些DNA序列可以被转录。启动子的特性最初是通过能增加或降低基因转录速率的突变而鉴定的。启动子一般位于转录起始位点的上游。启动子位于结构基因5'端上游的DNA序列,能活化RNA聚合酶,使之与模板DNA准确的结合并具有转录起始的特异性。启动子本身并不控制基因活动,而是通过与称为转录(transcription)因子的这种蛋白质(proteins)结合而控制基因活动的。转录因子就像一面"旗子",指挥着酶(enzymes)(RNA聚合酶polymerases) 的活动。

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领券