7 Papers|MIT利用AI发现迄今最强抗生素;穿山甲中发现冠状病毒

摘要:北京时间20200225关于【7 Papers|MIT利用AI发现迄今最强抗生素;穿山甲中发现冠状病毒】的具体情况和说明,让www.jssjyjtgs.com新闻频道以图文形式为您慢慢道来。

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通过扩增子测序等技术,研究者获得了 6 份完整或接近完整的病毒基因组序列,在系统发育分析中,这些都属于新冠肺炎(2019-nCoV)病毒的同族。

这些病毒的基因组结构也与 2019-nCoV 相似。

2019-nCoV 与广东穿山甲冠状病毒在受体结合域上表现出了非常高的序列相似性,尽管它的其余部分与蝙蝠冠状病毒 RaTG13 在病毒基因组方面的关系最为密切。

基于忆阻器的硬件系统具备可靠的多级电导率状态。

推荐:研究者构建的基于忆阻器的五层 CNN 在 MNIST 手写数字识别任务中实现了 96.19% 的准确率,为大幅提升 CNN 效率提供了可行的解决方案。

论文 3:CodeBERT: A Pre-Trained Model for Programming and Natural Languages

作者:Zhangyin Feng、Daya Guo、Ming Zhou 等

论文链接:https://arxiv.org/abs/2002.08155

摘要:在本文中,研究者提出了 CodeBERT,这是一种用于编程语言(PL)和自然语言(NL)的双峰预训练模型。CodeBERT 学习支持自然语言代码搜索以及代码文档生成等下游 NL-PL 应用的通用表征。他们使用基于 Transformer 的神经架构来开发 CodeBERT,并利用结合了 replaced token 检测预训练任务的混合目标函数进行训练,从而用于检测从生成器采样的可能替代方案。

通过对模型参数进行微调,研究者在两个 NL-PL 应用上评估 CodeBERT。结果表明CodeBERT 在自然语言代码搜索和代码文档生成任务上均实现了 SOTA 性能。为了调查在 CodeBERT 中学习到了哪种知识,他们还创建了 NL-PL 探测数据集,并在 zero-shot 设置中进行了评估,其中预先训练的模型的参数是固定的。结果表明CodeBERT 在 NL-PL 探测方面的性能也优于以前的预训练模型。

CodeBERT 模型架构图。

在自然语言代码检索上的模型结果对比。

不同预训练模型的 NL-PL 探索性能对比。

推荐:值的注意的是,当模型参数固定时,CodeBERT 的性能要优于 RoBERTa 和仅使用代码的连续训练模型。

论文 4:A Deep Learning Approach to Antibiotic Discovery

作者:Jonathan M. Stokes、Kevin Yang、Kyle Swanson 等

论文链接:https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(20)30102-1

摘要:在过去的几十年里,研发人员使用多种传统方法挖掘新的抗生素,但很多时候他们会一次又一次地发现相同的分子,因此新抗生素的发现步履维艰。在此背景下,生物医学界亟需新的方法来帮助发现新抗生素。

为了解决上述问题,来自 MIT 合成生物学中心的研究者开发了一种可以预测抗生素分子活性的深度学习方法,从超过 1.07 亿种分子中识别出了强大的新型抗生素分子——halicin。halicin 可以对抗多种细菌,如肺结核以及被认为无法治疗的菌株。而且,这种新发现的分子在结构上与已知的抗生素分子有很大不同。

虽然之前已有使用人工智能作用于部分抗生素发现的应用案例,但研究团队强调,此次最新发现是基于没有任何先前假设的情况下,完全从零开始识别出的全新抗生素种类。

论文的图片摘要。

研究者针对每一个组成部分的 SMILES 表达式建立分子图,其中 SMILES 是一种用 ASCII 字符串明确描述分子结构的规范。

IPOT 算法流程。

相较于其他基线模型,本文提出的 MLE+OTRL 模型在三个数据集上均实现了性能提升(机器翻译任务)。

就 Rouge-1、Rouge-2 和 Rouge-L 三项评估指标而言,本文提出的模型在 gigaword 测试数据集上均获得最高分(文本摘要任务)。

MALA 三段式整体框架,即语义隐动作学习、跨域动作对齐和特定域动作学习。

完整模型(MALA-S3)的效果在两个实验中均取得 SOTA 表现。

推荐:本文主要贡献是通过将问题分解的更加精细、更加全面的模型(三段式模型)来对问题进行解决。

本文提出的 GrowNet 架构图。在第一个弱学习器之后,根据原始输入的组合特征和前一个弱学习器倒数第二层的特征来训练每个预测器。

在 Higgs Bozon 数据集上的分类结果(以 AUC 计),其中研究者展示了使用所有数据、10% 数据(1M)和 1% 数据(100K)三种情况下的分类结果。

在音乐发布年(music release year)和出自加州大学尔湾分校机器学习库的片定位(slice localization)数据集上的回归结果(以 RMSE 计)。

在 NDCG@5 和 NDCG@10(NDCG,归一化折损累积增益)、微软排序学习(10K 查询)和雅虎 LTR 数据集上的排序学习结果。

推荐:研究者进一步发现,由于这种新型梯度提升框架 GrowNet 能够实现更佳性能、更短训练时间以及更方便调整,所以在分类、回归和排序学习任务上是 DNN 的更好替代方案。

ArXiv Weekly Radiostation

机器之心联合由楚航、罗若天发起的ArXiv Weekly Radiostation,在 7 Papers 的基础上,精选本周更多重要论文,包括NLP、CV、ML领域各10篇精选,并提供音频形式的论文摘要简介,详情如下:

本周 10 篇 NLP 精选论文是:


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