Home

Pka ausbildung bewerbung Muster

Like Tweet Pin it Share Share Email

Frühere Arbeiten in Honigbienen und Aplysien zeigten, dass Multi-Trial-Training, das zu LTM oder langanhaltender neuronaler Plastizität führt, eine verlängerte PKA-Aktivierung induziert (Müller und Carew 1998; Müller 2000), und wir wollten untersuchen, ob dies auch nach einer Ein-Prozess-Konditionierung in Lymnaea der Fall war, die auch bekanntermaßen zu LTM führte (Alexander Jr. et al. 1984; Fulton et al. 2005). Boser BE, Guyon IM, Vapnik VN (1992) Ein Trainingsalgorithmus für optimale Margin-Klassifikatoren. In: Proceedings of the fifth annual workshop on computational learning theory. ACM, New York, S. 144–152 Die Fünffache Kreuzvalidierung wurde verwendet, um ein Modell aus den Trainingsdaten zu erstellen, indem RMSE optimiert wurde. Eine Vielzahl von Parametern wurden untersucht und optimiert, einschließlich des Algorithmus, der Gewichtungsinitialisierung, der Aktivierungsfunktion für verdeckte Schichten, der L2-Regularisierung, der Dropout-Regularisierung, der Anzahl der ausgeblendeten Layer, der Knoten in den ausgeblendeten Ebenen und der Lernrate. Jeder der drei oben beschriebenen Datensätze wurde in einen Schulungssatz aufgeteilt (75%) und einen Testsatz (25%) halbzufällig, um eine ähnliche Verteilung der pKa-Werte beizubehalten. So wurden der Trainings- und Testsatz so konstruiert, dass ein Gleichgewicht zwischen der Anzahl der Replikationen in den beiden Sätzen beibehalten wird, die in jeder Option wie oben beschrieben unterschiedlich verarbeitet wurden. Die Anzahl der Einträge für die sauren, grundlegenden und amphoteren Strukturen, die aus den kombinierten Datensätzen (Option 1 und Option 2) entfernt wurden, wurde ebenfalls auf die Trainings- und Testsätze verteilt. Dieser Splitting-Ansatz vermied es, das Modell bei der Modellierung der kombinierten Datensätze auf ein bestimmtes Intervall der pKa-Werte oder auf eine der Klassen (sauer/basislisch) zu überführen.

Jeder der verschiedenen Modellierungsansätze verwendete die gleichen Trainings- und Testdatensätze, die den Optionen 1–3 entsprechen. Zerebrale Ganglien von Tieren, die gleichzeitig mit einer Gruppe von Tieren konditioniert wurden, die für Gedächtnistests gespeichert wurden (Abb. 2B), zeigten eine signifikant erhöhte PKA-Aktivität in 5 min, 30 min und 1 h nach dem Training (Abb. 2C), während 6 h und 24 h nach der Konditionierung der PKA-Aktivität in der CS/US-Paargruppe wieder auf Basisniveau (gebrochene Linie in Abb. 2C) waren. Dass der Anstieg nach dem Training auf eine enge zeitliche Verbindung zwischen der CS und den USA und nicht auf nicht assoziative Faktoren zurückzuführen war, wurde in unabhängigen Experimenten mit jeweils einer CS/US-paarten und einer behandelten Gruppe zusammen mit einer Vielzahl von Standard-Kontrollgruppen (CS allein und US allein oder CS/US explizit ungepaart) überprüft. In jedem dieser Experimente zeigte nur die CS/US-gepaarte Gruppe eine signifikante Zunahme der Verhaltensreaktion bei 24 h sowie eine verlängerte PKA-Aktivität nach dem Training (Abb. 3). Tsekouras, G. E. & Tsimikas, J.

Beim Training von RBF-neuralen Netzwerken mit Input-Output-Fuzzy-Clustering und Partikelschwarmoptimierung. Fuzzy Set. Syst. 221, 65–89 (2013). Nach den statistischen Ergebnissen ist die Genauigkeit des CSAPSO-EDCD RBF ANN Modells gut. Die Ausführungszeit des CSAPSO-EDCD RBF ANN-Modells liegt nahe an der des RBF-ANN-Modells, und die CPU-Auslastung ist geringer als die anderer. Tatsächlich wird die Intervention des intelligenten Algorithmus zwangsläufig mehr Rechenzeit verbrauchen. Die Berechnungszeit ist jedoch akzeptabel, da der verbesserte PSO-Algorithmus die Trainings- und Vorhersageleistungen des Modells verbessert. Die experimentelle Datenbank der neutralen und basiskäuglichen Arzneimittel aus der vorangegangenen Studie50 ist tabelle 1 aufgeführt.

Need Help? Chat with us