期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到2篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
多模态深度神经网络的高级别浆液性卵巢癌分类方法
1
作者 李浩琳 韩家乐 +1 位作者 王会青 丰智鹏 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期418-426,共9页
提出了高级别浆液性卵巢癌(HGSOC)分子亚型分类模型MMDNN-HGSOC,该模型将miRNA表达、DNA甲基化、拷贝数变异(CNV)与mRNA表达数据进行集成,构建多组学特征空间;基于LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)回归算法,提... 提出了高级别浆液性卵巢癌(HGSOC)分子亚型分类模型MMDNN-HGSOC,该模型将miRNA表达、DNA甲基化、拷贝数变异(CNV)与mRNA表达数据进行集成,构建多组学特征空间;基于LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)回归算法,提出叠加式LASSO(S-LASSO)回归算法,充分获得每个组学数据中与HGSOC分子亚型关联的基因子集;引入多组学数据晚期集成策略,利用多模态深度神经网络学习不同组学数据的高级特征表示。实验结果表明,MMDNN-HGSOC在HGSOC分子亚型分类中表现出较好性能。此外,对特征选择过程中发现的重要基因进行了GO(Gene Ontology)和KEGG(Kyoto Encycloped Genomes)富集分析,为HGSOC分子亚型鉴定和发病机制的研究提供有力支持。 展开更多
关键词 高级别浆液性卵巢癌 多组学数据 晚期集成 深度神经网络 LASSO
下载PDF
深度强化学习局部策略迁移方法
2
作者 史腾飞 王莉 臧嵘 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2024年第4期705-711,共7页
【目的】强化学习策略迁移是一条降低深度强化学习训练消耗的有效途径,其中,局部策略迁移是在较小粒度上实现策略的迁移,它对整体策略性能的提升和策略灵活组合形成新整体策略有重要意义。提出了深度强化学习局部策略迁移方法。【方法... 【目的】强化学习策略迁移是一条降低深度强化学习训练消耗的有效途径,其中,局部策略迁移是在较小粒度上实现策略的迁移,它对整体策略性能的提升和策略灵活组合形成新整体策略有重要意义。提出了深度强化学习局部策略迁移方法。【方法】借鉴了软件工程中“高内聚,低耦合”的思想,通过对作为策略载体的神经网络进行划分,使得不同子神经网络承载不同局部策略,然后通过对子神经网络的迁移,实现局部策略迁移。该方法支持局部策略灵活替换和组合,形成性能更优秀和适应新环境的新总策略。选取经典深度强化学习算法DQN作为实验算法,对比DQN算法使用本文方法前后的迁移能力和表现性能。【结果】结果表明,DQN算法使用本文方法后实现了局部策略迁移的同时表现性能还提升了约27.5%. 展开更多
关键词 深度强化学习 局部策略迁移 DQN
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部