应用深度学习和强化学习于生物数据

Nov, 2017

应用深度学习和强化学习于生物数据

Applications of Deep Learning and Reinforcement Learning to Biological Data

Mufti Mahmud, M. Shamim Kaiser, Amir Hussain, Stefano Vassanelli

TL;DR本文综述深度学习、强化学习和深度强化学习等技术在生物数据挖掘中的应用，并比较了这些技术应用于不同数据集在各个应用领域的表现，最后概述了这个具有挑战性的研究领域中的未解决问题和未来发展前景。

Abstract

Rapid advances of hardware-based technologies during the past decades have opened up new possibilities for Life scientists to gather multimodal data in various application domains (e.g., Omics, Bioimaging, Medical Imaging, and [Brain/Body]-Machine Interfaces), thus generating novel opp

deep learning reinforcement learning biological data machine learning techniques multimodal data

发现论文，激发创造

强化学习技术革命基因组学

该文以综述的形式介绍了强化学习在基因组学领域中的应用，着重于基因调控网络、基因组装和序列比对等研究领域。通过提出一些新方向和探讨强化学习的局限性，该综述对当前领域的现状和未来趋势进行了总结。

Feb, 2023

深度强化学习简介

介绍了深度强化学习的模型、算法和技术，着重讨论与泛化相关的方面以及深度强化学习在实际应用中的使用。

Nov, 2018

揭示深度学习的前沿：塑造多样领域的创新

通过综合研究文献，本文广泛探讨了深度学习在各个学科中的潜在应用，以及相关的优势和挑战，验证了深度学习在预测分析方面的准确性和优势，使其成为一种强大的计算工具。深度学习独立于训练数据，因此需要大量的数据进行有效的分析和处理。为了处理大量的医疗、科学、医疗保健和环境数据，可以利用诸如 LSTMs 和 GRUs 的门控架构。对于多模态学习，神经网络中的共享神经元和特定任务的专用神经元是必要的。

Sep, 2023

深度强化学习及其神经科学意义

这篇综述性研究论文介绍了深度强化学习在神经科学中的应用，讨论了其对大脑和行为研究的影响，并提出了未来研究的机会。

Jul, 2020

医学影像中的深度强化学习：文献综述

这篇论文综述了深度强化学习在医学成像中的应用，分别从深度强化学习的基础知识、医学成像领域的应用及未来展望等方面进行了解析。

Mar, 2021

生物信息学中的深度学习

本文介绍了深度学习在生物信息学中的应用，并按生物信息学领域（组学，生物医学成像，生物医学信号处理）和深度学习架构（深度神经网络，卷积神经网络，循环神经网络，新兴架构）将其进行分类，同时讨论了深度学习在生物信息学中存在的理论和实际问题，并提出了未来的研究方向。

Mar, 2016

医疗保健中的深度学习：详细分析

本文综述了深度学习模型及其在生物信息学和医疗保健领域中的广泛应用，涵盖了不同结构的 DL 模型，并讨论了进行 DL 研究时可能遇到的一些关键挑战。