[发明专利]一种基于自编码器的基因表达谱特征学习方法有效
| 申请号： | 202010029068.8 | 申请日： | 2020-01-12 |
| 公开（公告）号： | CN111276187B | 公开（公告）日： | 2021-09-10 |
| 发明（设计）人： | 彭绍亮;张磊;李非;毕夏安;周德山;肖港;辛彬;王子航 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G16B30/00 | 分类号： | G16B30/00;G16B50/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 国防科技大学专利服务中心 43202 | 代理人： | 王文惠 |
| 地址： | 410012 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机科学领域，公开了一种基于自编码器的基因表达谱特征学习方法，通过将基因表达谱文件按实验条件提取所需要的数据，先对提取的样本数据进行处理，得到能直接用于模型的输入数据，再将多个多通道自编码器逐层叠加，得到包含多个隐藏层的深度多通道自编码器模型，接着用深度多通道自编码器模型从高维稀疏的基因表达谱数据中提取出维度相对较低，且能有效区分原始数据的特征表示，最后验证模型预测的特征的好坏。本发明充分发挥深度学习能准确获取数据特征的优势，结合卷积神经网络的多通道和自编码器的特征学习能力，设计一种新的多通道自编码器模型，从而更好的学习到维度相对较低，且能有效区分原始基因表达谱数据的特征表示。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 编码器 基因 表达 特征 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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