Adversarial Autoencoders in Protein Simulations

Bc. Vladimír Višňovský

Master's thesis

Anotácia:

Cieľom tejto práce je implementácia plne funkčnej architektúry adverznej autoenkodérovej neurónovej siete na redukciu dimenzionality trajektórií molekulovej dynamiky. Architektúra je vyladená prostredníctvom ladenia hyperparametrov softvérovým balíkom KerasTuner. Vzhľadom na to, že výpočet efektívnych hyperparametrov, ako aj trénovanie adverzného autoenkodéra pozostáva z viacerých krokov nadväzujúcich na seba, používa sa interaktívne prostredie JupyterLab a notebooky. JupyterLab beží v inštancii BinderHub umiestnenej v Kubernetes. Výstupom ladenia hyperparametrov je sada efektívnych hyperparametrov pre adverzný autoenkodér. Hlavným výsledkom tejto práce je proces trénovania a ladenia modelu adverzného autoenkodéra na redukciu dimenzionality trajektórií molekulovej dynamiky. Tento proces bol overený na dvoch testovacích trajektóriách.

Abstract:

The aim of this thesis is to implement a fully functional architecture of an adversarial autoencoder neural network for dimensionality reduction of molecular dynamics trajectories. The architecture is tuned via hyperparameter tuning using KerasTuner framework. Due to the fact that the computation of effective hyperparameters, as well as adversarial autoencoder training, consists of multiple steps building on each other, an interactive environment of JupyterLab and notebooks is used. JupyterLab runs in an instance of BinderHub hosted in Kubernetes. The output of hyperparameter tuning is a set of effective hyperparameters for the adversarial autoencoder. The main result of this thesis is a training and tuning process of the adversarial autoencoder model for dimensionality reduction of molecular dynamics trajectories. The process was verified on two testing trajectories.

Keywords

Neural networks, adversarial autoencoder, Keras, KerasTuner, hyperparameter tuning, molecular simulations, JupyterLab, BinderHub

Jazyk práce: English

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 13. 12. 2022

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 27. 1. 2023
• Vedúci: Mgr. Aleš Křenek, Ph.D.
• Oponent: RNDr. Tomáš Rebok, Ph.D.

Masaryk University

Faculty of Informatics

Master programme / odbor:
Software systems and services management / Software Systems Development Management