餐具盒的理综成长笔记

Topics on Deep Learning & Biophysical Chemistry

生物大分子模拟中的深度学习

深度学习的生物物理化学原理 第7章

深度学习的生物物理化学原理 - Notes Project Overview 引言 分子模拟广泛用于化学、凝聚态物理、材料、生物等学科。在生命过程的研究中，它不但能提供静态的最优结构，还能从原子尺度模拟蛋白和其他生物大分子如何通过构象变化、折叠、配体结合等行使其功能，获得热力学和动力学信息，是蛋白设计、药物设计、机理研究等流程中不可或缺的环节。 受限于计算能力，分子模拟的时长一般很...

Posted by TablewareBox on October 16, 2019

引言 | 复杂无序系统的崎岖势能面和多尺度现象

生物大分子、深度前馈网络的自旋玻璃建模

深度学习的生物物理化学原理 - Notes Project Overview 深度学习和蛋白质、染色质的折叠和相分离有什么共同的底层结构，又有什么不同？ 一个例子 乍一听到这样的问题，即使同时熟悉两个领域，也很难想象它们有着极其紧密的联系。而发掘这些，也许更需要一个历史的视角。让我们从蛋白质折叠的一个早期模型123，以及同时期的神经网络第二次浪潮——Hopfield 联想记忆神经网...

Posted by TablewareBox on April 24, 2019

深度平均场与统计神经动力学

深度学习的生物物理化学原理 第4章

深度学习的生物物理化学原理 - Notes Project Overview 引言 深度平均场理论是近年来 Google Brain 研究人员提出的，用于解释深度神经网络的表达能力、训练技巧和模型架构的理论框架，其根源可追溯到日本学者甘利俊一(Shun-ichi Amari) 上世纪70年代提出的统计神经动力学1。在80年代 Hopfield 网络提出之后，H. Sompolinsk...

Posted by TablewareBox on April 15, 2019

朴素平均场到 TAP 方程

《Advanced Mean Field Theory》读书笔记 第2章

2.1 引言 平均场方法通过保留随机变量间的相互作用但忽略特定的相关性，从而近似计算高维分布的求和或积分。本章介绍三种方法： 变分平均场（朴素平均场）：采用变量分离近似，变分求解 场论方法：引入辅助变量，在复平面用鞍点近似积分求解 Thouless-Anderson-Palmer (TAP) 方法，从空穴法和 Plefka 展开两个角度理解 以下以 Ising 模...

Posted by TablewareBox on April 15, 2019

系列目录 | 深度学习的生物物理化学原理

共同的底层结构、理论和算法

序言 More is different. ——P. W. Anderson，1977年诺贝尔物理学奖得主 深度学习是机器学习和人工智能研究的最新趋势之一。强大的表达能力，相对较低的优化和训练难度，优秀的泛化能力，使它在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、自动驾驶、图像和文本生成、智能控制等任务上已经获得了广泛的工业应用，并成为学术界和媒体的热门话题。近年来，新的硬件、新的模型架...

Posted by TablewareBox on February 16, 2019

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DL & BioPhysChem 深度学习 生物物理化学 统计力学 无序系统
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自小刺头深草里，而今渐觉出蓬蒿时人不识凌云木，直待凌云始道高

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