Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Molecular Programming: A Natural Implementation of Binary-Weight ReLU Neural Networks

論文の概要: Deep Molecular Programming: A Natural Implementation of Binary-Weight ReLU Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.13720v3
Date: Tue, 30 Jun 2020 15:38:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-18 06:32:43.874268
Title: Deep Molecular Programming: A Natural Implementation of Binary-Weight ReLU Neural Networks
Title（参考訳）: 深層分子プログラミング:二元重み付きreluニューラルネットワークの自然な実装
Authors: Marko Vasic and Cameron Chalk and Sarfraz Khurshid and David Soloveichik
Abstract要約: 本稿では,シリコで訓練されたBinaryConnectニューラルネットワークを等価な化学反応ネットワークにコンパイルする方法を示す。私たちの研究は、ニューラルネットワークと分子プログラミングコミュニティ間の豊富な知識伝達のステージを設定します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.700240949386079
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Embedding computation in molecular contexts incompatible with traditional electronics is expected to have wide ranging impact in synthetic biology, medicine, nanofabrication and other fields. A key remaining challenge lies in developing programming paradigms for molecular computation that are well-aligned with the underlying chemical hardware and do not attempt to shoehorn ill-fitting electronics paradigms. We discover a surprisingly tight connection between a popular class of neural networks (binary-weight ReLU aka BinaryConnect) and a class of coupled chemical reactions that are absolutely robust to reaction rates. The robustness of rate-independent chemical computation makes it a promising target for bioengineering implementation. We show how a BinaryConnect neural network trained in silico using well-founded deep learning optimization techniques, can be compiled to an equivalent chemical reaction network, providing a novel molecular programming paradigm. We illustrate such translation on the paradigmatic IRIS and MNIST datasets. Toward intended applications of chemical computation, we further use our method to generate a chemical reaction network that can discriminate between different virus types based on gene expression levels. Our work sets the stage for rich knowledge transfer between neural network and molecular programming communities.
Abstract（参考訳）: 従来のエレクトロニクスと相容れない分子文脈での埋め込み計算は、合成生物学、医学、ナノファブリケーションなどの分野に幅広い影響を与えることが期待されている。鍵となる課題は、分子計算のためのプログラミングパラダイムを開発することである。我々は、一般的なニューラルネットワークのクラス(バイナリウェイトなReLU aka BinaryConnect)と、反応速度に対して絶対的に堅牢な結合化学反応のクラスとの間の驚くほど緊密な関係を発見した。速度非依存の化学計算の堅牢性は、バイオエンジニアリングの実装に有望なターゲットとなる。本稿では,よく構築されたディープラーニング最適化技術を用いてシリコでトレーニングされたBinaryConnectニューラルネットワークを等価な化学反応ネットワークにコンパイルし,新しい分子プログラミングパラダイムを提供する方法を示す。本稿では,IRISデータセットとMNISTデータセットについて述べる。目的とする化学計算の応用に向けて,本手法は遺伝子発現レベルに基づいて異なるウイルスタイプを識別できる化学反応ネットワークを生成する。私たちの研究は、ニューラルネットワークと分子プログラミングコミュニティ間の豊富な知識伝達のステージを設定します。

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