1 激活函数限制 激活函数是在预测时应用于一层神经元的函数。激活函数有以下的限制：约束1：函数必须连续且定义域是无穷的 约束2：好的激活函数是单调的，不会改变方向 神经网络进...
发简信
IP属地：北京
-
深度学习（七）：激活函数 -
深度学习（六）：正则化与批处理
1 神经网络中的过拟合问题 MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）是一个经典的手写数字分...
-
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直接和间接关联，这种关联性由输...
-
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。它先拿到第一条信号灯的数据，尝试基于...
-
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，不同的权重对应不同的 wei...
-
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”这一步会为每项权重计算一个数字。这个数字...
-
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；然后，融合信息和知识，输出预测结...
-
利用高通量SPR技术进行抗体设计表面等离子共振（Surface Plasmon Resonance, SPR）是一种基于光学、非标记的检测技术，可用于实时检测两个或更多分子间的结合作用。其原理主要是通过测量...
-
一代二代三代测序技术汇总The timeline of DNA sequencing History of genome sequencing Classification of DNA Seque...
-
@Harvey_4fad 感谢
一文搞懂——GATK MarkDuplicates 原理
1 为什么要进行 MarkDuplicates 重复 reads 被定义为源自单个 DNA 模板的序列。临床应用场景下比如检测肿瘤的突变频率，当测序的reads中 发生/不发...
-
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) 利用免疫系统的 T 细胞去识别和攻击...
-
-
文献阅读43——Structure of the parainfluenza virus 5 F protein in its metastable, prefusion conformation1. Author Robert A. Lamb是西北大学分子生物科学系教授、西北大学医学院微生物学免疫学教授和霍华德休斯医学研究所研究员。他在英国伯明翰大学获得了生物化学学...
-
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，大约三分之一临床中的分子都是含有 anti-C...
-
抗体药物成药性信息汇总除了与目标靶分子结合外，所有抗体药物还必须满足一系列标准，包括生产可行性、储存稳定性和无脱靶粘性。这组特性通常称为 “developability”。文章在此对已在 2 期或...
-
igblastn使用
简介：IgBlast是NCBI设计开发的一种专一的blast工具，特定用于比对抗体（ immunoglobulin ，IG）或T细胞受体（ T cell receptor，T...
-
Trispecific 抗体学习Sanofi 公司 2019年11月在《nature cancer》 发表文章 《三特异性抗体通过共激活T细胞受体提升定向肿瘤细胞治疗的效率 》，重新推出了 CD28 这个T...
-
Sweeping 抗体学习Chugai 公司 2022 年发表的《通过pH依赖的抗原结合及新 Fc 工程方法清除食蟹猴血清中的可溶性抗原》文章，学习一下。针对循环中的可溶性抗原，通常需要大剂量高频率的...
-
Biparatopic 抗体学习一直想找一篇纯抗体工程的文章仔细的学习一下抗体发现的过程，这篇2020年的《通过鸡免疫和酵母展示筛选技术快速产生双表位共同轻链抗体》完全满足了我的要求。找到一篇代表性文献，所...
-
SKEMPI2.0 数据集这是立陶宛维尔纽斯大学 Justina 组于 2019 年发表于《Bioinformatics》上的文章，展示了新版的SKEMPI 2.0（Structural databa...