Effects of hyperparameters in multiple sequence alignment for Align-RUDDER using Clustal
Abstrakt
Delayed rewards are detrimental to the learning of reinforcement learning agents.One approach to this problem is the usage of return decomposition and rewardredistribution. It was realised in the Align-RUDDER algorithm of Patilet al.[14].Their solution employed the multiple sequence alignment algorithm Clustal W. Iintegrated the sequence alignment Tool Clustal, Clustal W's successor, intoAlign RUDDER to increase efficiency. During the testing process, the usage ofClustal's EPA function and the effects of different sample sizes played a centralrole. The data set that was used came from the MineRL data set [6].
Kolekce
Související záznamy
Zobrazují se záznamy příbuzné na základě názvu, autora a předmětu.
-
Auto-Encoding Amino Acid Sequences with LSTM
Promberger, Markus (Jihočeská univerzita, 2022)In this thesis a sequence to sequence autoencoder for amino acid sequences is constructed. The latent representation of the autoencoder is then used to classify the amino acid sequences according to their animal kingdom. ... -
Influence of Clustal W hyperparameters in multiple sequences alignment for AlignRUDDER
Ganz, Marlene (Jihočeská univerzita, 2021)Reinforcement learning algorithms suffer from the delayed reward problem and usually only perform well when being trained with vast amounts of data. AlignRUDDER overcomes this problem by using a multiple sequence alignment ... -
Stanovení pozičního chování savců se zaměřením na magnetické pole Země
Folejtarová, Lucie (Jihočeská univerzita, 2017)V současné době je velká pozornost věnována magnetorecepci, neboli schopnosti živočichů vnímat magnetické pole Země. Právě s tímto objevem souvisí poziční chování zvířat (magnetický alignment) v magnetickém poli a světový ...