f*****n 发帖数: 499 | 1 很多复杂疾病或者cancer,遗传角度非常复杂,往往gwas什么的找到很多variants
过去的linear model都很难很好通过这些variants来预测disease phenotype
所以有用deep learning来研究causal variants或者什么cancer driver gene的么?深
度学习这么火
找了一下并没有看到,但倒是看到很多deep learning研究noncoding dna function的 |
f*****n 发帖数: 499 | 2 很多复杂疾病或者cancer,遗传角度非常复杂,往往gwas什么的找到很多variants
过去的linear model都很难很好通过这些variants来预测disease phenotype
所以有用deep learning来研究causal variants或者什么cancer driver gene的么?深
度学习这么火
找了一下并没有看到,但倒是看到很多deep learning研究noncoding dna function的 |
G***G 发帖数: 16778 | 3 what is deep learning?
what is difference between traditonal learning and deep learning?
The traditonal learning is not deep enough?
【在 f*****n 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 很多复杂疾病或者cancer,遗传角度非常复杂,往往gwas什么的找到很多variants : 过去的linear model都很难很好通过这些variants来预测disease phenotype : 所以有用deep learning来研究causal variants或者什么cancer driver gene的么?深 : 度学习这么火 : 找了一下并没有看到,但倒是看到很多deep learning研究noncoding dna function的
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e*********6 发帖数: 3453 | 4 我一会写个deep learning在生物上的的科普帖子
【在 G***G 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : what is deep learning? : what is difference between traditonal learning and deep learning? : The traditonal learning is not deep enough?
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f*****n 发帖数: 499 | 5 deep learning是更多hidden layer的neural network,可以模拟更加复杂的非线性关系
我感觉很多machine learning还是基于linear 的假设,而现实生活中很多关系都是non
-linear的,而且复杂度极其高
【在 G***G 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : what is deep learning? : what is difference between traditonal learning and deep learning? : The traditonal learning is not deep enough?
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f*****n 发帖数: 499 | 6 洗耳恭听专家的帖子
【在 e*********6 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 我一会写个deep learning在生物上的的科普帖子
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e*********6 发帖数: 3453 | 7 基本正确,但是1 hidden layer的神经网络和SVM也能做非线性的分类。
当然,具体是比较长的,可能版上很多人对“线性”的理解和我们都不一样
关系
non
【在 f*****n 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : deep learning是更多hidden layer的neural network,可以模拟更加复杂的非线性关系 : 我感觉很多machine learning还是基于linear 的假设,而现实生活中很多关系都是non : -linear的,而且复杂度极其高
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f*****n 发帖数: 499 | 8 恩恩。SVM kernel之后也可以非线性,当然。
我觉得我的意思还是:deep learning这个非线性的degree比SVM kernel要高很多吧,
毕竟那么多layer摆在那里
【在 e*********6 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 基本正确,但是1 hidden layer的神经网络和SVM也能做非线性的分类。 : 当然,具体是比较长的,可能版上很多人对“线性”的理解和我们都不一样 : : 关系 : non
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K****n 发帖数: 5970 | 9 当然不是了
【在 f*****n 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 恩恩。SVM kernel之后也可以非线性,当然。 : 我觉得我的意思还是:deep learning这个非线性的degree比SVM kernel要高很多吧, : 毕竟那么多layer摆在那里
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