Nov, 2023

神经网络的自动实现通过反应网络 -- 第一部分：电路设计和收敛分析

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TL;DR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。
biochemical reaction networkprogrammablefully connected neural networkmass action kineticsmolecular computation
发现论文，激发创造
  • 编程分子系统以模拟学习尖峰神经元

    论文探讨了如何设计分子系统以展现类似于自主学习的行为，提出了一种可对任意多个输入通道展现自主型 Hebb 学习的化学反应网络，并指出在构建新的化学系统和 DNA 系统中如何实现神经元动力学。

    May, 2022

  • 使用化学反应网络进行确定性函数计算

    本论文介绍了化学反应网络，探讨了其计算行为和函数计算的相关概念，并提出 CRN 可以解决的问题范畴，发现 semilinear predicates 对于 CRN 只是决策而非计算；进一步探究了 semilinear 函数计算的时间复杂度问题。

    Apr, 2012

  • 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

  • 实施 EM 算法的反应网络方案

    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。

    Apr, 2018

  • 基因调控神经网络在生物人工智能中的非线性分类器稳定性分析

    通过建立基于化学反应的数学模型，将基因调控网络转化为基因调控神经网络（GRNN），进行稳定性分析，并探究参数变化对分类界限的影响，为满足不同应用需求的可编程 GRNN 打下基础。

    Sep, 2023

  • 随机耦合神经网络

    提出了随机耦合神经网络（RCNN）模型，通过随机失活过程克服了脉冲耦合神经网络（PCNN）的困难，实现了海量神经连接，并在图像分割等应用中展现了鲁棒、高效、抗噪声的出色性能。

    Mar, 2024

  • 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

  • 基于生物学启发的循环神经网络学习的反向传播时序算法替代方案

    通过实时与合适的自上而下学习信号合并本地可用信息，为循环神经网络提供了高效的学习算法，其中包括了神经形态芯片的在线训练，从而拓宽了大脑中的网络学习理解并在实验中得到了验证。

    Jan, 2019

  • 生物因素调节神经网络

    本文提出了 BFReg-NN，一个利用基因表达数据建立细胞系统中包含多种生物学知识的生物因子调控神经网络模型，并验证了其在不同基于基因表达数据的任务中相对于基线模型的卓越性能和生物学见解的一致性。

    Apr, 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