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[发明专利]基于神经网络实现的方法和系统-CN202111113164.1在审
发明人： H·高;K-H·法尔;S·雷迪帕迪格帕蒂 -专利权人：因美纳有限公司
申请日： 2019-05-09 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：所公开的技术包括减少处理氨基酸序列和对应的位置频率矩阵(PFM)的神经网络实现的模型的过拟合的系统和方法。所述系统生成标记为良性的补充训练样例序列对，所述补充训练样例序列对包括按顺序排列的起始位置、目标氨基酸位置和结束位置。补充序列对补充了致病性或良性错义训练样例序列对。其在参考氨基酸序列和替代氨基酸序列中具有相同的氨基酸。所述系统包括用每个补充序列对输入补充训练位置频率矩阵(PFM)的逻辑，所述补充训练PFM与在匹配的起始和结束位置的所述良性或致病性错义训练样例序列对的PFM相同。系统包括通过补充训练样例PFM包含在将训练数据中来削弱在训练所述神经网络实现的模型期间所述训练PFM的训练影响的逻辑。
基于神经网络实现方法系统

[发明专利]基于神经网络实现的方法和系统-CN201980003263.9有效
发明人： H·高;K-H·法尔;S·雷迪帕迪格帕蒂 -专利权人：因美纳有限公司
申请日： 2019-05-09 - 公布日： 2021-10-19 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：所公开的技术包括减少处理氨基酸序列和对应的位置频率矩阵(PFM)的神经网络实现的模型的过拟合的系统和方法。所述系统生成标记为良性的补充训练样例序列对，所述补充训练样例序列对包括按顺序排列的起始位置、目标氨基酸位置和结束位置。补充序列对补充了致病性或良性错义训练样例序列对。其在参考氨基酸序列和替代氨基酸序列中具有相同的氨基酸。所述系统包括用每个补充序列对输入补充训练位置频率矩阵(PFM)的逻辑，所述补充训练PFM与在匹配的起始和结束位置的所述良性或致病性错义训练样例序列对的PFM相同。系统包括通过补充训练样例PFM包含在将训练数据中来削弱在训练所述神经网络实现的模型期间所述训练PFM的训练影响的逻辑。
基于神经网络实现方法系统

[发明专利]用于变体分类的深度卷积神经网络-CN201880043819.2在审
发明人： L·孙达拉姆;K-H·法尔;H·高;S·雷迪帕迪格帕蒂;J·F·麦克雷 -专利权人：因美纳有限公司
申请日： 2018-10-15 - 公布日： 2020-02-14 - 主分类号： G16B20/20 文献下载
摘要：公开的技术涉及构建用于变体分类的基于卷积神经网络的分类器。更具体地，涉及使用基于后向传播梯度更新方法在训练数据上训练基于卷积神经网络的分类器，该方法逐步地将基于卷积网络网络的分类器的输出与相应的真实值标签匹配。该基于卷积神经网络的分类器包括残差块组，每个残差块组由残差块中的卷积滤波器数量、残差块的卷积窗口尺寸和残差块的空洞卷积率参数化，所述卷积窗口尺寸在残差块组之间变化，所述空洞卷积率在残差块组之间变化。所述训练数据包括从良性变体和致病性变体产生的转译序列对的良性训练实例和致病性训练实例。
残差块卷积分类器卷积神经网络变体训练数据致病性空洞卷积滤波器标签匹配梯度更新网络网络参数化构建后向转译输出分类传播