发简信
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深度学习（五）：描绘神经网络1、所有关于神经元、梯度、层的堆叠等概念最后都汇集到一个重点：神经网络能够发现并创建相关性 2、关联抽象：神经网络试图寻找在输入层和输出层之间的...
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深度学习（四）：反向传播1 梯度下降分类 1、本章描述的交通信号灯问题是一个多个输入一个输出的神经网络 2、随机梯度下降：它分别为每个训练样例执行预测和权重更新。它先拿...
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深度学习（三）：通用梯度下降（一次学习多个权重）1 多输入梯度下降学习 1、梯度下降也适用于多输入。因为例子中，三个权重共享一个输出节点，它们也共享一个 delta。但是由于 input 不同...
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深度学习（二）：梯度下降1、“比较”这一步会让你知道自己的模型错了多少。误差总是正的。均方误差是评估神经网络准确性的常用方法2、在“预测”步骤结束时，“学习”这一步会为...
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深度学习（一）：基本概念及向前传播1 基本概念 2 一些简单的神经网络和向前传播 1、神经网络的交互界面很简单。它接受输入变量，并以此作为信息来源；拥有权重变量，以此作为知识；然...
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一代二代三代测序技术汇总The timeline of DNA sequencing History of genome sequencing Classificati...
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CAR-T 细胞疗法学习1 摘要 嵌合抗原受体 T 细胞疗法（Chimeric antigen receptor T cell therapy，简称CAR-T) 利用免...
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ADC 抗体学习1 摘要 Antibody-drug conjugate(ADC) 通常由 mAbs 通过化学连接子与细胞毒性药物共价连接而成。它兼具高度特异性...
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CD3ε区域改造减少多反应性公司对抗CD3ε 抗体进行了有益改造，这是一篇工作非常完整的基于结构的抗体工程文章。 1 摘要 双抗是治疗性抗体快速增长的领域，大约三分之一临床...