Apr, 2018

实施 EM 算法的反应网络方案

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TL;DR文章提出了一种基于反应网络的算法来解决统计问题，包括推断环境和最大似然估计等方面，可视为 E.T. Jaynes 的统计力学的统计推断的算法解释。
reaction networkscomputational universalitystatistical mechanicsinformation projectionmaximum likelihood estimation
发现论文，激发创造
  • 一种用于人工细胞的随机分子方案，从局部观测中推断其环境

    本文介绍了如何使用随机量子化动力学来进行信息投影或 E 投影的统计操作，并且应用于人工细胞环境推断问题。

    Apr, 2017

  • 一种实现隐马尔可夫模型推断和学习的反应网络方案

    该研究提出了化学 Baum-Welch 算法，一种学习隐马尔可夫模型（HMM）参数的新反应网络模型，用于分子通信系统和分子多智能体系统，其反应网络模型每次仅更改一种分子的一种物种到另一种分子，借鉴生化途径中徒劳循环的设计。该算法有望加速 HMM 的学习过程，同时能够保持其稳定性。

    Jun, 2019

  • 具有化学反应网络集成的生成模型的自治学习

    微米级袋状互动分子可以自主学习复杂且波动的环境；通过控制理论、机器学习理论、化学反应网络理论和统计物理学，我们开发了一个通用架构，使得广泛类别的化学系统可以自主学习复杂分布。

    Nov, 2023

  • 神经期望最大化

    本文研究了如何在推理和物理交互等任务中自动发现分布式符号样式表示，通过使用不同 iable 的聚类方法，并验证其有效性。

    Aug, 2017

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    通过生物化学反应网络 (BCRN) 系统的可编程性，在生物计算领域实现了完全连接的神经网络结构 (FCNN)，并具有潜在的自主活动性。

    Nov, 2023

  • 基于人工智能的有机化学高超图网络：网络统计和反应分类应用

    本文提出了一种基于超图的化学反应网络表示方法，旨在研究反应的统计特性和利用超图嵌入解决反应分类问题。结果表明，超图表示方法具有灵活性、能够保留反应上下文，且能够揭示出传统有向图表示方法无法呈现的隐含特征。

    Aug, 2022

  • 化学玻尔兹曼机

    本文通过展示随机化化学反应网络可以实现四种 Boltzmann machine 的方式，提供了一种构建利用原生随机性的化学反应网络作为计算资源的路线图。最后我们对构建的模型进行模拟实验，实现对 MNIST 数字的分类和生成。

    Jul, 2017

  • 有机化学反应预测的神经网络

    利用神经网络和 SMARTS 变换预测有机反应类型和产物，以提高有机合成规划的效率。

    Aug, 2016

  • 高斯混合模型的量子期望最大化

    本研究提出一个基于量子算法的 EM 算法版本，用于解决高维 Gaussian 混合模型拟合问题，相较于传统算法有更快的收敛速度和更高的精度，并且能够推广到指数族分布，提供同样的计算保障。

    Aug, 2019

  • 验证生物分子网络的实验设计

    本研究提出了一种设计实验的方法，以有效地验证生物分子网络的正确性，采用高斯过程构建概率模型，并使用贝叶斯优化算法选择下一个样本点，在计算生物学领域的模拟数据下测试了该方法。

    Nov, 2020