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...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Кібернетика та комп’ютерні технології |
|---|---|
| Datum: | 2020 |
| 1. Verfasser: | |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainisch |
| Veröffentlicht: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2020
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/173152 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | 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. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862709375603310592 |
|---|---|
| author | Чорножук, С.А. |
| author_facet | Чорножук, С.А. |
| 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. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | 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.
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.
|
| first_indexed | 2025-12-07T17:16:39Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-173152 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 2707-4501 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-12-07T17:16:39Z |
| publishDate | 2020 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Чорножук, С.А. 2020-11-23T19:32:12Z 2020-11-23T19:32:12Z 2020 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 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/173152 519.8 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. uk Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Кібернетика та комп’ютерні технології Математичне моделювання та чисельні методи Нове геометричне подання простору «станів-дій» Q-learning алгоритму в проблемі передбачення третинної структури білка Новое геометрическое представление пространства «состояние-действие» Q-learning алгоритма в проблеме предсказания пространственной структуры белка The New Geometric “State-Action” Space Representation for Q-Learning Algorithm for Protein Structure Folding Problem Article published earlier |
| spellingShingle | Нове геометричне подання простору «станів-дій» Q-learning алгоритму в проблемі передбачення третинної структури білка Чорножук, С.А. Математичне моделювання та чисельні методи |
| title | Нове геометричне подання простору «станів-дій» Q-learning алгоритму в проблемі передбачення третинної структури білка |
| title_alt | Новое геометрическое представление пространства «состояние-действие» Q-learning алгоритма в проблеме предсказания пространственной структуры белка The New Geometric “State-Action” Space Representation for Q-Learning Algorithm for Protein Structure Folding Problem |
| 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_short | 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 |
| topic | Математичне моделювання та чисельні методи |
| topic_facet | Математичне моделювання та чисельні методи |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/173152 |
| work_keys_str_mv | AT čornožuksa novegeometričnepodannâprostorustanívdíiqlearningalgoritmuvproblemíperedbačennâtretinnoístrukturibílka AT čornožuksa novoegeometričeskoepredstavlenieprostranstvasostoâniedeistvieqlearningalgoritmavproblemepredskazaniâprostranstvennoistrukturybelka AT čornožuksa thenewgeometricstateactionspacerepresentationforqlearningalgorithmforproteinstructurefoldingproblem |