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    1661资讯网

    2019-03-25 13:56:55

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    图 4:基因组学中的机器学习。a:输入数据。基因组数据由实验测量数据组成,从中可以预测某些特性或有趣的结果。这些数据通常丰富多样,可能包含排序、基因表现型、功能性数据以及其他形式的分子数据。b:示例数据张量。原始的实验度量需要转化为适合深度学习算法使用的形式,一般深度学习算法将多维数据张量和相关目标标签作为输入。c:DNN。使用带有标注的张量来训练 DNN,以从输入数据张量中预测标签。d:生物医学应用。经过训练的 DNN 可以应用于生物医学,如预测以前未见过数据的标签或检查输入数据和输出标签之间的关系。示例应用包含解释实验数据(如从序列工具的输出中推断 DNA 序列或推断 DNA 突变对基因剪切的影响)、分子诊断学(如预测基因突变对疾病风险或药物反应的影响)等。

    3、机器学习的一般思路:机器学习的研究流程是,首先收集一系列样本数据,透过某一种机器学习算法所得到的假设函数或得分函数h(x),计算由h(x)与样本间的误差形成损失函数

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