벼랑끝 바이오 매드 컴퓨터 사이언티스트

https://www.youtube.com/watch?v=KHGoFDB-raE 출처는 다음 영상입니다. 해당 포스팅은 파이썬에대한 기초적인 선행지식은 있다고 가정합니다. [3B1B 따라잡기 list] 2023.05.11 - [Computer/코딩 개꿀팁] - [3B1B 따라잡기 with Manim] 1. Manim 설치 with vscode 2023.05.12 - [Computer/코딩 개꿀팁] - [3B1B 따라잡기 with Manim] 2. How to create Scene 2023.05.15 - [Computer/코딩 개꿀팁] - [3B1B 따라잡기 with Manim] 3. Error message 파악하기 이번 포스팅에서는 play한 Mobject를 animation기능을 사용해서 update..

https://www.youtube.com/watch?v=KHGoFDB-raE 출처는 다음 영상입니다. 해당 포스팅은 파이썬에대한 기초적인 선행지식은 있다고 가정합니다. [3B1B 따라잡기 list] 2023.05.11 - [Computer/코딩 개꿀팁] - [3B1B 따라잡기] 1. Manim 설치 with vscode 2023.05.12 - [Computer/코딩 개꿀팁] - [3B1B 따라잡기] 2. How to create Scene 이번에는 manim에서 코드 에러가 났을 때 어떻게 표시되는지, 어떻게 해결하는지 간단하게 알아보자, 파이썬의 에러메세지 출력과 크게 다를 바는 없다. 본인이 파이썬에 이미 익숙한 유저라면 굳이 이 포스팅을 읽을 필요는 없다. 1. NameError class Err..

https://www.youtube.com/watch?v=KHGoFDB-raE 출처는 다음 영상입니다. 해당 포스팅은 파이썬에대한 기초적인 선행지식은 있다고 가정합니다. [3B1B 따라잡기 list] 1. 2023.05.11 - [Computer/코딩 개꿀팁] - [3B1B 따라잡기] 1. Manim 설치 with vscode 지난 시간에 Manim 설치하는 방법에 대해서 포스팅했다. 천리길도 딱따구리부터랬나 아무튼 파이썬도 제일 처음 시작하면 배우는게 무엇인가? hello world아니겠는가? 이번시간에는 정말 간단한 도형을 그리는 방법부터 공부해보자. from manim import * # import manim modules class Pith(Scene): def construct(self): s..

오늘부터 3B1B 따라잡기라는 새로운 주제로 python extension인 manim에 대한 포스팅을 해보려 한다. 설치 및 학습은 윈도우11 환경에서 진행하며 visual studio code를 이용한다. Manim library는 choco라는 tool을 이용해 간편하게 설치하는 방법도 있다고 하는데 내 경험상 굳이 Manim 한번 설치할때 쓰겠다고 이런저런 라이브러리를 덮어놓고 설치하다보면 나중에 귀찮은일이 생겨서 '수동설치' 방식으로 설명한다. choco를 이용한 간편 설치는 아래 사이트를 참고해보면 좋을듯 https://gall.dcinside.com/mgallery/board/view/?id=manim&no=16&exception_mode=notice&page=1 념글요청) Choco를 이용..

https://biomadscientist.tistory.com/61 [오일석 기계학습] 10.4 - 확률 그래피컬 모델 RBM과 DBN (1) DeepConv-DTI 논문을 읽는데 Deep Belief Network(이하 DBN)이라는 모델이 등장한다. 읽어보니 Restricted Boltzmann Machine(이하 RBM)을 여러층 쌓아 만든 확률적 분포 생성모델 뭐시기 하는데 도저히 한줄도 이해 biomadscientist.tistory.com https://biomadscientist.tistory.com/62 [오일석 기계학습] 10.4 - 확률 그래피컬 모델 RBM과 DBN (2) https://biomadscientist.tistory.com/61 [오일석 기계학습] 10.4 - 확률 그래..

DeepConv-DTI 후속으로 나온 논문인데 figure가 조금 부실하지 않나 생각이 든다. 본문에서의 설명과 figure에서 직관적으로 이해되는 부분에서 불일치를 보이는 부분들도 있었다. (나의 이해력이 딸리는 것도 있겠지만, 썩 친절한 논문은 아닌것 같다.) 깃헙 코드를 뜯어서 이해해보자니 코드가 텐서플로우 기반이라 파이토치를 기반으로 공부한 내가 보기엔 대강 느낌은 파악되지만 명확한 이해는 안되는데다가 솔직히 코드도 조금 난잡한 것 같다. 따라서 해당 논문은 간략하게만 정리한다. 아이디어 참고만 하도록 하자. Abstract HoTS는 Binding Region(BR)이라는 DTI에 중요한 역할을 하는 위치를 hilights한다. BR을 찾기 위하여 Protein의 sequential motif를..

Abstarct DTI(Drug-Target Interaction)에 대한 Identification은 Drug discovery에서 중요한 역할을 한다. 그러나 in vitro 및 in vivo 실험으로 모든 Drug-Target pair에 대한 실험을 진행하는 것은 사실상 불가능하다. 따라서 최근 in silico computational machine learning methods들이 각광받고 많은 연구가 되고있다. 그러나 machine learning methods는 accuracy가 썩 좋지 못했고, 최근 deep learning based research가 활발히 진행중 우리는 Raw protein seq에 대해 CNN을 통해 local residue pattern을 capturing했고 다양..

이제 나도 행복 니케 할 수 있다람쥐썬더 ㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠㅠ

기계학습에서 널리 사용되는 분포로는 가우시안분포와 베르누이분포, 이항분포가 있다. 이 분포들은 1개 또는 2개의 매개변수로 분포 형태를 쉽게 조절할 수 있다. 가우시안 분포(Gaussian distribution) 가우시안 분포는 평균(μ)과 분산(σ2)을 나타내는 2개의 매개변수로 분포 형태가 정해진다. 가우시안 분포 중 평균이 0 분산이 1인 분포를 특히 정규분포(normal distribution)라고 한다. 가우시안 분포는 N(x; μ, σ2)또는 N(μ, σ2)으로 나타낸다. 세미콜론 앞에는 확률변수를, 세미콜론 뒤에는 분포를 나타내는 매개변수를 나타낸다. 자연적으로 발생하는 현상들은 주로 가우시안 분포와 유사한 형태를 나타낸다. 예를들어 사람의 키, 영상에 나타나는 잡음 신호, 성적 등이 대표..

https://biomadscientist.tistory.com/61 [오일석 기계학습] 10.4 - 확률 그래피컬 모델 RBM과 DBN (1) DeepConv-DTI 논문을 읽는데 Deep Belief Network(이하 DBN)이라는 모델이 등장한다. 읽어보니 Restricted Boltzmann Machine(이하 RBM)을 여러층 쌓아 만든 확률적 분포 생성모델 뭐시기 하는데 도저히 한줄도 이해 biomadscientist.tistory.com 지난 포스팅에서는 RBM의 기본적인 구조와 RBM에서 각 입력벡터 P(x)의 발생 확률분포를 얻는 방법을 공부하였다. 이번 포스팅에서는 얻어진 P(x)값을 이용해서 어떻게 RBM을 학습시킬지에 대해서 포스팅해보려 한다. 2. RBM 학습 RBM의 목적은 훈..