MBC-6-M4-R2

Algoritmos de la Biología Computacional

Aplicaciones de las redes neuronales profundas

Aplicaciones de las redes neuronales profundas

A: Diagrama general con datos de entrada y objetivos de la investigación.

Min, S., Lee, B., & Yoon, S. (n.d.). Deep Learning in Bioinformatics. 40.

B: Un ejemplo de investigación en el dominio ómico. Predicción de splice junctions en datos de secuenciación de ADN con una red neuronal profunda (Lee & Yoon, 2015).

Min, S., Lee, B., & Yoon, S. (n.d.). Deep Learning in Bioinformatics. 40. Lee, T., & Yoon, S. (2015). Boosted Categorical Restricted Boltzmann Machine for Computational Prediction of Splice Junctions. International Conference on Machine Learning, 2483–2492. http://proceedings.mlr.press/v37/leeb15.html

C: Un ejemplo de investigación en imágenes biomédicas. Detección de articulaciones de los dedos a partir de imágenes de rayos X con una red neural convolucional (Lee et al., 2015).

Min, S., Lee, B., & Yoon, S. (n.d.). Deep Learning in Bioinformatics. 40. Lee, T., & Yoon, S. (2015). Boosted Categorical Restricted Boltzmann Machine for Computational Prediction of Splice Junctions. International Conference on Machine Learning, 2483–2492. http://proceedings.mlr.press/v37/leeb15.html

D: Un ejemplo de investigación en procesamiento de señales biomédicas. Detección de lapso desde una señal de EEG con una red neuronal recurrente (Davidson et al., 2007).

Min, S., Lee, B., & Yoon, S. (n.d.). Deep Learning in Bioinformatics. 40. Lee, T., & Yoon, S. (2015). Boosted Categorical Restricted Boltzmann Machine for Computational Prediction of Splice Junctions. International Conference on Machine Learning, 2483–2492. http://proceedings.mlr.press/v37/leeb15.html