2025-02-23T06:10:00-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: Query fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-173152%22&qt=morelikethis&rows=5

2025-02-23T06:10:00-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: => GET http://localhost:8983/solr/biblio/select?fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-173152%22&qt=morelikethis&rows=5

2025-02-23T06:10:00-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: <= 200 OK

2025-02-23T06:10:00-05:00 DEBUG: Deserialized SOLR response

Нове геометричне подання простору «станів-дій» Q-learning алгоритму в проблемі передбачення третинної структури білка

Розроблено новітнє подання простору станів та дій для алгоритму машинного навчання з підкріпленням Q-learning. Застосування Q-learning алгоритму з пропонованим поданням простору станів та дій досліджується на задачі передбачення третинної структури білків. Особливість пропонованого подання полягає в...

Full description

Saved in:

Bibliographic Details
Main Author:	Чорножук, С.А.
Format:	Article
Language:	Ukrainian
Published:	Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2020
Series:	Кібернетика та комп’ютерні технології
Subjects:	Математичне моделювання та чисельні методи
Online Access:	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/173152
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!

id	irk-123456789-173152
record_format	dspace
spelling	irk-123456789-1731522020-11-24T01:26:45Z Нове геометричне подання простору «станів-дій» Q-learning алгоритму в проблемі передбачення третинної структури білка Чорножук, С.А. Математичне моделювання та чисельні методи Розроблено новітнє подання простору станів та дій для алгоритму машинного навчання з підкріпленням Q-learning. Застосування Q-learning алгоритму з пропонованим поданням простору станів та дій досліджується на задачі передбачення третинної структури білків. Особливість пропонованого подання полягає в урахуванні геометричних властивостей результуючого ланцюга в кубічній ґратці. Ефективність такого підходу підтверджується експериментально на широко-розповсюдженому в світі наборі тестових даних. Цель роботы. Анализ существующих подходов к представлению пространств состояний и действий для алгоритма Q-learning для задачи предсказания трехмерной структуры белков, выявление их преимуществ и недостатков, предложение нового геометрического представления пространства «состояние-действие». Дальше необходимо сравнить существующие и предлагаемые подходы, сделать выводы и описать возможные будущие шаги дальнейших исследований. The purpose of the article is to analyze existing approaches of different states and actions spaces representations for Q-learning algorithm for protein structure folding problem, reveal their advantages and disadvantages and propose the new geometric “state-space” representation. Afterwards the goal is to compare existing and the proposed approaches, make conclusions with also describing possible future steps of further research. 2020 Article Нове геометричне подання простору «станів-дій» Q-learning алгоритму в проблемі передбачення третинної структури білка / С.А. Чорножук // Кібернетика та комп’ютерні технології: Зб. наук. пр. — 2020. — № 3. — С. 59-73. — Бібліогр.: 16 назв. — укр. 2707-4501 DOI:10.34229/2707-451X.20.3.6 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/173152 519.8 uk Кібернетика та комп’ютерні технології Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Ukrainian
topic	Математичне моделювання та чисельні методи Математичне моделювання та чисельні методи
spellingShingle	Математичне моделювання та чисельні методи Математичне моделювання та чисельні методи Чорножук, С.А. Нове геометричне подання простору «станів-дій» Q-learning алгоритму в проблемі передбачення третинної структури білка Кібернетика та комп’ютерні технології
description	Розроблено новітнє подання простору станів та дій для алгоритму машинного навчання з підкріпленням Q-learning. Застосування Q-learning алгоритму з пропонованим поданням простору станів та дій досліджується на задачі передбачення третинної структури білків. Особливість пропонованого подання полягає в урахуванні геометричних властивостей результуючого ланцюга в кубічній ґратці. Ефективність такого підходу підтверджується експериментально на широко-розповсюдженому в світі наборі тестових даних.
format	Article
author	Чорножук, С.А.
author_facet	Чорножук, С.А.
author_sort	Чорножук, С.А.
title	Нове геометричне подання простору «станів-дій» Q-learning алгоритму в проблемі передбачення третинної структури білка
title_short	Нове геометричне подання простору «станів-дій» Q-learning алгоритму в проблемі передбачення третинної структури білка
title_full	Нове геометричне подання простору «станів-дій» Q-learning алгоритму в проблемі передбачення третинної структури білка
title_fullStr	Нове геометричне подання простору «станів-дій» Q-learning алгоритму в проблемі передбачення третинної структури білка
title_full_unstemmed	Нове геометричне подання простору «станів-дій» Q-learning алгоритму в проблемі передбачення третинної структури білка
title_sort	нове геометричне подання простору «станів-дій» q-learning алгоритму в проблемі передбачення третинної структури білка
publisher	Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
publishDate	2020
topic_facet	Математичне моделювання та чисельні методи
url	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/173152
citation_txt	Нове геометричне подання простору «станів-дій» Q-learning алгоритму в проблемі передбачення третинної структури білка / С.А. Чорножук // Кібернетика та комп’ютерні технології: Зб. наук. пр. — 2020. — № 3. — С. 59-73. — Бібліогр.: 16 назв. — укр.
series	Кібернетика та комп’ютерні технології
work_keys_str_mv	AT čornožuksa novegeometričnepodannâprostorustanívdíjqlearningalgoritmuvproblemíperedbačennâtretinnoístrukturibílka
first_indexed	2023-10-18T22:33:29Z
last_indexed	2023-10-18T22:33:29Z
_version_	1796155829870657536

Нове геометричне подання простору «станів-дій» Q-learning алгоритму в проблемі передбачення третинної структури білка

Similar Items