Core Concepts
ブートストラップトレーニングを使用して、バイオロジカルシーケンスのオフラインデザインを最適化する新しい方法を提案します。
Abstract
バイオロジカルシーケンスの最適化に焦点を当て、スコア関数を最大化するためにブラックボックススコア関数を使用します。
BOOTGENアルゴリズムは、2段階のプロセスを繰り返し、高得点に基づいてシーケンス生成の精度を向上させるために生物学的シーケンスジェネレーターを訓練します。
ブートストラッピングは、自己生成されたデータでトレーニングデータセットを拡張し、プロキシスコア関数によってラベル付けされたデータで訓練データセットを整えます。
BOOTGENは競合するベースラインよりも優れたパフォーマンスを示しました。
Stats
我々の方法は競合するベースラインよりも優れたパフォーマンスを示しています。
実験結果では、BOOTGENが100番目と50番目パーセンタイル得点で他の手法よりも優れていることが示されています。
Quotes
"我々はバイオロジカルシーケンスのオフラインデザインタスク全体で一貫して高得点と多様なサンプル生成能力が向上したことがわかります。"