Deep Learningについて

1. SAR精度70% その先へ
@fmkz___

2. 自己紹介
• 色々やります
• インフォマティクスとビジュアライゼー
ションに興味がある
• 梅雨のエヴァコラボでモンストに飽きた
けど最近のエヴァコラボ第二弾で復活ｗ

5. その先へ☆

6. Deep Learningの何がアツイか？
• 特徴の抽出をやってくれる
• (画像認識だとSIFTとか)cLogPとか職人が
よく考えて構築した特徴量を使わなくて
も、もっとプリミティブなデータからう
まく特徴量を学習してくれるのが一番大
きいと思う。

7. 画像認識だと
http://www.slideshare.net/fullscreen/takmin/
building-highlevelfeatures/1

8. 特徴量抽出を簡単に説明すると
次元の圧縮

9. 詳しくはこれを読むといい

10. Merck Molecular Activity
Challenge

11. Kaggleのコンテスト

13. 特徴量の抽出やってない…

14. SVMと精度変わらんし、、、

15. 特徴量抽出で大きく精度改善
するのかな？
データ見てみよう

16. データを見る

17. 一万次元以上あるけどやたら疎

18. 多分これ

19. AP and DP
• AP
– ペア（下の）
– 元素名、隣接した重原子の数、π電子数によ
り識別された原子
• DP
– カチオンとかアニオンとかドナーとアクセプ
ターの7種の識別

20. 情報結構落ちてるんじゃない
の？
この状況下で特徴量の抽出したと
して精度が向上するかは非常に疑
問

21. 改めてSARにおける認識とは
• 画像認識は画像の画素のベクトル(RGB)が
与えられ認識する
• SARにおける認識は、化合物が与えられ
た場合にそれを何らかのベクトル表現と
して与え、それから認識する
• また、ヒトが似ている似ていないを判断
するのではなく認識するのはタンパク質
であるところも異なる

22. 分子認識
• 分子が認識するための特徴量抽出のため
の情報をインプットとして入力する必要
があるんじゃないのか？
• グラフ情報でいいのか？

23. 重ね合わせの問題
• 実際にはタンパク質と化合物の結合状態
を考慮する必要があるが
• 学習させる過程で解決するのか
• インプットの段階でよろしくやっておく
のか
• という問題も残る

24. プリミティブな記述子？
• 量子化学計算から出てきた軌道の型とそ
の係数をそのまま使うというのはどうだ
ろうか？
• コンフォメーションの問題は残るが…
– 結合空間の静電場が特殊で、真空中では取ら
ないコンフォメーションで結合していたりす
る

25. SARでDeepLearningするには
• Inputをどうするか？
– 重ね合わせの問題
– 効果的な特徴量抽出のできるような
• どういうモデルにするか
– 深さとか

26. まとめ
• SARにおけるDeepLearningは夢があると
思う
• 次回はTensorFlowとかChainerのハンズオ
ンでもやりたい
• 誰かよろしくｗ