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प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी समस्याओं में डीप लर्निंग न्यूरल नेटवर्क की एक संक्षिप्त समीक्षा

कुलदीप पालीवाल, जेम्स ल्योंस और राइस हेफर्नन

किसी प्रोटीन की संरचना का निर्धारण उसके अनुक्रम के आधार पर करना एक चुनौतीपूर्ण समस्या है। डीप लर्निंग एक तेजी से विकसित होने वाला क्षेत्र है जो उन समस्याओं में उत्कृष्टता प्राप्त करता है जहाँ इनपुट सुविधाओं और वांछित आउटपुट के बीच जटिल संबंध होते हैं। प्रोटीन विज्ञान में समस्याओं को हल करने के लिए डीप न्यूरल नेटवर्क लोकप्रिय हो गए हैं। डीप फीड-फॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क, रीकरंट न्यूरल नेटवर्क और हाल ही में न्यूरल ट्यूरिंग मशीन और मेमोरी नेटवर्क सहित विभिन्न डीप न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर प्रस्तावित किए गए हैं । यह लेख प्रोटीन भविष्यवाणी समस्याओं पर लागू डीप लर्निंग की एक संक्षिप्त समीक्षा प्रदान करता है।