Cần tìm đối tác nghiên cứu và viết paper trong lĩnh vực BI

*** Kiến thức về ANN thì em có nắm qua, nhưng cũng như câu hỏi đã nêu ở đầu cho anh đó là: số lớp ẩn, hàm truyền và kiểm tra chéo leave one out. Theo như em đọc một bài hướng dẫn của Dr Samuel H Huang thì không có một qui tắc nào chọn các thứ đó mà phải thử và kiểm tra mà thôi không biết có đúng không??
*** Còn kiểm tra chéo leave one out em chưa hiểu rõ lắm anh cellogic@ có thể giải thích cho em không. Trong Matlab để thực hiện kiểm tra chéo ta phải làm sao??? có phải là dùng hàm cross validation không???
*** Nếu có thể được anh cellogic@ gửi cho em chương trình anh nói nhé. Host user và pass em sẽ PM cho anh

Hi Dolly,
Số lớp ẩn chỉ là số lớp nằm giữa input và output layer. Những lớp này rất quan trọng vì nó có những weight value và hàm kích hoạt gọi là activation function. Hàm kích hoạt sẽ chuyển đổi tổng các tín hiệu đầu vào của các node lớp trước thành một giá trị để tiếp tục chuyển vào lớp sau. Bạn nên xem lại khái niệm Single Layer Perceptron
http://www.personal.rdg.ac.uk/~shsmchlr/nnets/nnsinglelayer.pdf
Dựa trên 1 lớp, người ta sẽ xây dựng nhiều lớp. Lưu ý ANN nhiều lớp, nhiều node cũng không hẳn thông minh đâu. Điều chắc chắn nó sẽ làm tăng khối lượng tính toán. Đặc biệt phần lan truyền ngược Back propagation.
Quên mất. Trong MatLab có một toolbox là Neutral Network cho phép người dùng xây dựng các ANN. Toolbox này khá phức tạp, Bạn kiếm chương trình MatLab, sau tìm trên google sẽ có Manual dạng PDF của toolbox này.
Phần còn lại là mày mò xây dựng ANN từ đơn giản nhất 2 node vào 1 node ra.
Được cellogic sửa chữa / chuyển vào 06:37 ngày 27/05/2004

Lâu quá không dùng rồi cũng không nhớ được nhiều. Nên có nhiêu thì nói vậy
Sau khi vẽ xong cấu trúc vào phần BUID --> ADD HYDROGEN & MODEL BUID (Phần này giúp thêm H vào cấu trúc và xây dựng một cấu hình cơ bản)
SETUP: phần này chọn phương pháp tính
Sau đó vào COMPUTE.
Nếu tối ưu hoá cấu trúc thì chọn GEOMETRY OPTIMI..... (hình như trong Hyper6 thì nó nằm ở dòng thứ 2), chọn thuật giải (Nếu không biết dùng thuật giải nào thì cứ để nguyên) Phần Gradient thì gõ vào mức độ nào thì nó sẽ tối ưu đến mức độ đó (thông thường chọn 0.0001 là được rồi, vì phân tử phức tạp sẽ mất nhiều thời gian tính toán).
Ngay phía dưới là số vòng tính toán mà nếu không thoả gradient thì sẽ ngừng tính khi đạt số vòng tính đó.
Rồi OK để nó tính rồi ngồi đợi. Sau khi tính toán xong, save lại cho an toàn (hình như là save lại được, lâu quá không dùng vả lại trong máy cũng không còn nên không nhớ) và tính QSAR.
Tốt nhất là khi nó tính toán thì kiếm cái gì để đọc và ngưng các thao tác trên máy, vì chương trình sẽ chiếm toàn bộ bộ nhớ để tính toán, cẩn thận không thì bị treo máy, đôi khi mất cả buổi ngồi tính.
Còn một cái nữa là Tính Single-point (Cái này không rõ lắm) nhưng hình như có mấy tên sinh viên bên trường KHTN làm tính cái này. Tính Single-point xong rồi tính QSAR. (thử hai cách xem QSAR có giống nhau hay không, vì cách tính Single-point hình như nhanh hơn tối ưu hoá cấu trúc)

*** Thì ra em quên tính single point nên mấy cái điện tích nguyên tử trong QSAR properties cứ báo bằng 0e thắc mắc mỗi chỗ đó thôi mấy chỗ khác mò được rồi, cũng tại toàn học lý thuyết chả có thực hành nên mới vậy. Xong phần hyperchem rồi cám ơn các anh chị
*** Sáng nay phải chạy lên hỏi thầy rồi, cuối cùng cũng thông. Bắt đầu tính bằng Matlab thôi. Khi nào làm xong post lên các bác coi và góp ý giùm em nhé

Vao day thu coi, lua chon co be nao xinh xan, dang lam mater student hoi xem co ay co muon lam "GRID Computing in biology" voi you khong.
http://www.biotech.hcmuns.edu.vn/news_events/ws/program.htm