В этой статье мы рассмотрим как свернуть одну спираль в РНК. Для понимания нужно прочитать все предыдущие части От белков к РНК, Мат. критерии, Как уменьшить число поворотов цепи?, Как оценить ход сворачивания односпиральной РНК?, Ограничение оптимизирующих методов в играх с противником и без. Если ранее у нас все шло как по маслу, то здесь мы столкнемся с серьезной проблемой. Может кто-то подскажет как её решить.
Рубрика «Алгоритмы» - 313
Часть №5. Биовычисления по сворачиванию. Одна фундаментальная проблема
2012-03-25 в 3:58, admin, рубрики: Алгоритмы, биоинформатика, Биотехнологии, кибернетика, математика, сворачивание рнк, теория игр, Фолдинг белков, метки: кибернетика, математика, сворачивание рнк, теория игр, Фолдинг белковЗапрограммируем перцептрон Розенблатта?
2012-03-23 в 6:31, admin, рубрики: Алгоритмы, искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, исходный код, Перцептрон, Программирование, метки: искусственные нейронные сети, исходный код, ПерцептронПосле одной провокационной статьи Перцептрон Розенблатта — что забыто и придумано историей? и одной полностью доказывающей отсутствие проблем в перцептроне Розенблатта, и даже наоборот показывающей некоторые интересные стороны и возможности Какова роль первого «случайного» слоя в перцептроне Розенблатта, я так думаю у некоторых читателей появилось желание разобраться, что же это за зверь такой — перцептрон Розенблатта. И действительно, достоверную информацию о нем, кроме как в оригинале, найти не возможно. Но и там достаточно сложно описано как этот перцептрон запрограммировать. Полный код я выкладывать не буду. Но попробуем вместе пройти ряд основ.
Начнем… ах да, предупреждаю, я буду рассказывать не классически, а несколько осовременено…
Ограничение оптимизирующих методов в играх с противником и без
2012-03-21 в 21:53, admin, рубрики: Алгоритмы, биоинформатика, генетические алгоритмы, искусственный интеллект, монте-карло, нейросети, теория игр, метки: генетические алгоритмы, монте-карло, нейросети, теория игр Эта статья короткое ответвление от цикла статьей по биовычислениям:
От белков к РНК, Мат. критерии, Как уменьшить число поворотов цепи?, Как оценить ход сворачивания односпиральной РНК?
В этих статьях задача сворачивания РНК представлена в новом свете — как задача теории игр. Но традиционно эта задача сейчас решается с применением различных стахостических оптимизирующих методов. А к ним относятся методы основанные на методе Монте-Карло, метод отжига, генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети, Q-обучение, и все те которые представляют задачу как энергетическую поверхность в которой ищут экстремумы.
Казалось бы сама физика велит использовать эти методы в таких задачах как сворачивание РНК/белков. Здесь мы посмотрим почему это сильно проблемно.
Создаем движущиеся картинки с помощью Processing
2012-03-21 в 14:15, admin, рубрики: processing, Алгоритмы, обработка изображений, метки: Processing, Алгоритмы, обработка изображений 
На Хабре есть статья, как получить синемаграфы с помощью бесплатной программы от Microsoft. Меня заинтересовала эта тема и я решил написать короткий скетч для скриптового языка Processing. Что это за язык программирования можно почитать здесь. Подобные движущиеся картинки представляют собой набор нескольких десятков кадров, у которых большая часть пикселей прозрачна.Читать полностью »
Особенности написания и возможные фичи LR-генераторов
2012-03-21 в 12:48, admin, рубрики: ECMAScript, javascript, lalr, Алгоритмы, Компиляторы, парсеры, синтаксический анализ, метки: ECMAScript, javascript, lalr, компиляторы, парсеры, синтаксический анализВведение
Добрый день.
В заключительной части про написание собственного генератора LALR-парсеров я бы хотел описать возможные особенности и фичи. Кроме того я опишу чего мне не хватало в существующих решениях и ради чего я начал писать свой велосипед.
Дабы задать контекст, сообщу, что грамматика для анализа — это ECMAScript, так же известный как JavaScript. Конкретная спецификация — ECMA-262, редакция 5.1 от июня 2011 года.
Читать полностью »
Какова роль первого «случайного» слоя в перцептроне Розенблатта
2012-03-21 в 1:09, admin, рубрики: Алгоритмы, искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, Перцептрон, метки: искусственные нейронные сети, ПерцептронИтак в статье Перцептрон Розенблатта — что забыто и придумано историей? в принципе как и ожидалось всплыло некоторая не осведомленность о сути перцептрона Розенблатта (у кого-то больше, у кого-то меньше). Но честно говоря я думал будет хуже. Поэтому для тех кто умеет и хочет слушать я обещал написать как так получается, что случайные связи в первом слое выполняют такую сложную задачу отображения не сепарабельного (линейно не разделимого) представления задачи в сепарабельное (линейно разделимое).
Честно говоря, я мог сослаться просто на теорему сходимости Розенблатта, но так как сам не люблю когда меня «посылают в гугл», то давайте разбираться. Но я исхожу из-то, что Вы знаете по подлинникам, что такое перцептрон Розенблатта (хотя проблемы в понимании всплыли, но я все же надеюсь что только у отдельных людей).
На пути к Skein: просто и понятно про Blowfish
2012-03-21 в 1:05, admin, рубрики: blowfish, bruce schneier, Алгоритмы, защита информации, информационная безопасность, криптография, метки: blowfish, bruce schneier, защита информации, криптография 
«От желудка иглобрюхих рыб отходят мешковидные выросты. При появлении опасности они наполняются водой или воздухом, из-за чего рыба становится похожой на раздувшийся шар
с торчащими шипиками. Шарообразное состояние делает рыб практически неуязвимыми. Если всё же достаточно крупный хищник попытается проглотить такой шар, то он застревает
в глотке у хищника, который впоследствии умирает»
К концу 1993 года в мире криптографии возникла очень неловкая ситуация. Алгоритм симметричного шифрования DES, со своим слабеньким 56-битным ключом, был близок к фиаско, а существующие на тот момент альтернативные варианты, такие как Khufu, REDOC II, IDEA были защищены патентами и не доступны для свободного использования. Алгоритмы RC2 и RC4, разработанные в то время компанией RSA Security, также требовали проведение процедуры лицензирования. И в целом, индустрия криптографии в рамках государственных организаций и крупных корпораций была обращена в сторону использования секретных алгоритмов, таких как Skipjack.
Возник определенный ваккум. Необходим был алгоритм шифрования, более криптостойкий нежели отмирающий DES, и в то же время без каких-либо ограничений на право своего использования.
И он появился.
Читать полностью »
Написание компилятора LALR(1)-парсеров. Часть 2
2012-03-20 в 12:41, admin, рубрики: lalr, Алгоритмы, Компиляторы, парсеры, синтаксический анализ, метки: lalr, компиляторы, парсеры, синтаксический анализПредисловие
Добрый день.
Это вторая часть статьи про написание своего генератора LALR-анализаторов. В этой части я расскажу про эволюции от примитивных восходящих синтаксических анализаторов до наиболее актуальных, хотя и не шибко новых, LALR-парсеров. Тем, кто не читал первую статью (ссылки — снизу), советую прочесть хотя бы первую половину последнего раздела. О том небольшом фрагменте кода я буду упоминать несколько раз.
В комментариях к прошлой статье несколько человек интересовались моими мотивами в написании своего компилятора компиляторов. К сожалению, они в этой статье не найдут ответов на этот вопрос. Не скрою, изначально я планировал написать статью без особой теории, но с оправданием задач и целей, ради которых я начал писать генератор, да и хотел поделиться нюансами и особенностями реализации. То есть по объему это довольно прилично: несколько экранов. Но затем я решил всё же описать базовую теорию популистским языком, поэтому статья разрослась до трех частей. Таким образом, дабы не ломать логику изложения, я сначала расскажу про LR/SLR/LALR-анализаторы, а завтра опубликую заключительную, и, думаю, самую интересную часть.
Читать полностью »
Перцептрон Розенблатта — что забыто и придумано историей?
2012-03-20 в 3:53, admin, рубрики: Алгоритмы, искусственные нейронные сети, искусственный интеллект, Перцептрон, метки: искусственные нейронные сети, ПерцептронНа хабре — уже есть несколько статей про искусственные нейронные сети. Но чаще говорят о т.н. многослойном перцептроне и алгоритме обратного распространения ошибки. А знаете те ли Вы что эта вариация ничем не лучше элементарного перцептрона Розенблатта?
Например, вот в этом переводе Что такое искусственные нейронные сети? мы можем увидеть, что о перцептроне Розенблатта пишут такое:
Демонстрация персептона Розенблатта показала, что простые сети из таких нейронов могут обучаться на примерах, известных в определенных областях. Позже, Минский и Паперт доказали, что простые пресептоны могут решать только очень узкий класс линейно сепарабельных задач, после чего активность изучения ИНС уменьшилась. Тем не менее, метод обратного распространения ошибки обучения, который может облегчить задачу обучения сложных нейронных сетей на примерах, показал, что эти проблемы могут быть и не сепарабельными.
Причем это встречается на разный лад в различных статьях, книгах и даже учебниках.
Но это, наверно, самая великая реклама в области ИИ. А в науке это называется фальсификация.
Часть №4. Биовычисления по сворачиванию. Как оценить ход сворачивания односпиральной РНК?
2012-03-19 в 6:57, admin, рубрики: Алгоритмы, биоинформатика, Биотехнологии, кибернетика, математика, сворачивание рнк, теория игр, Фолдинг белков, метки: кибернетика, математика, сворачивание рнк, теория игр, Фолдинг белковИтак, если еще не устали от цикла «Hello, RNA World» — ловите последнею статью сезона :)
В прошлой статье я обосновал, почему следует (или хотя бы целесообразно) отказаться от оценки энергии как целевой функции. Если кто не в курсе — целевая функция, это такая придуманная нами функция, по которой можно оценить приближаемся мы к поставленной нами цели или нет, т.е. «правильно» сворачивается РНК или нет.
Если энергия — это мало репрезентативная цель, тогда что более стабильно/чётче указывает куда двигаться? Если бы у нас была абсолютно формализованная и точная цель — это уже означало бы, что мы задачу решили, т.к. сама формализация целевой функции — есть не что иное как полноценное понимание процесса.
Но у нас такой роскоши нет. Мы вынуждены вначале выдвигать гипотезу — каким закономерностям подчиняется процесс, и определенным образом отражать это в целевой функции.