《自然》子刊：新AI算法打破“黑匣子”，可以预测DNA序列功能

冷泉港实验室科学家报告了一种打破“黑匣子”，训练机器预测DNA序列功能的方法。

研究于2月8日发表在《自然-机器只能》上，标题为“Improving representations of genomic sequence motifs in convolutional networks with exponential activations”(指数激活卷积网络中基因组序列基序表达的改进)，通讯作者为冷泉港实验室西蒙斯定量生物学中心的Peter K. Koo。

研究团队利用的是卷积神经网络(CNN)技术，这是类似于生物大脑处理图像的方式。他们提出了一种新方法，可以将重要的DNA模式教授给CNN的一层，使得神经网络能够建立在数据的基础上，识别出更复杂的模式。

这一发现使得窥视黑匣子内部并确定一些导致计算机决策过程的关键特征成为可能。

译/前瞻经济学人APP资讯组

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