Deep Learning für die Biowissenschaften

KAPITEL 9

Generative Modelle

Alle Fragestellungen, mit denen wir uns bisher befasst haben, betreffen die Umsetzung von Eingaben in Ausgaben. Sie erstellen ein Modell, das eine Eingabe annimmt und eine Ausgabe erzeugt. Anschließend trainieren und optimieren Sie Ihr Modell, um die bestmögliche Ausgabe zu erzielen.

Generative Modelle sind anders. Anstatt einen Datenpunkt als Eingabe zu verwenden, erzeugen sie einen Datenpunkt als Ausgabe. Sie könnten das Modell anhand einer Ansammlung von Katzenfotos trainieren, und es würde lernen, neue Katzenbilder zu erstellen. Oder Sie trainieren es mit einer Bibliothek von bekannten Arzneimittelmolekülen, und es lernt, neue »wirkstoffähnliche« Moleküle, die als Kandidaten im virtuellen Screening verwendet werden ...