2302_80012625的博客

深度学习方法是一类机器学习技术，能够识别大型数据集中高度复杂的模式。在这里，我们提供了深度学习在基因组分析中的应用的观点和入门知识。我们讨论了调控基因组学、变异检出和致病性评分领域的成功应用。我们包括有关如何有效使用深度学习方法的一般指南以及工具和资源的实用指南。本入门指南附有交互式在线教程。

生物数据的不断扩大规模和固有复杂性促进了机器学习在生物学中的应用，以构建有信息量和预测性的生物过程模型。所有机器学习技术都涉及将模型拟合到数据上；然而，具体的方法多种多样，乍一看可能令人感到困惑。在这篇综述中，我们的目标是向读者温和地介绍一些关键的机器学习技术，包括最近开发和广泛使用的涉及深度神经网络的技术。我们描述了不同技术可能适用于特定类型的生物数据，并讨论了在进行涉及机器学习的实验时需要考虑的最佳实践和要点。还讨论了机器学习方法论中的一些新兴方向。

本次学习内容涵盖数据的读取、预处理、可视化以及特征和标签的准备。使用Pandas和Matplotlib库进行数据操作和可视化，使用PyTorch进行模型构建与训练。通过独热编码将分类变量转换为数值数据，以便用于机器学习模型。通过数据标准化、神经网络模型构建、训练及结果可视化，完成了天气预测的回归任务。使用了多层感知器（MLP）模型，并对比了手动构建模型和使用的方法。训练过程中采用了小批量梯度下降法，记录并分析了模型的损失值变化。涉及函数。

self.hidden1 = nn.Linear(784, 128) # 第一隐藏层self.hidden2 = nn.Linear(128, 256) # 第二隐藏层self.out = nn.Linear(256, 10) # 输出层self.dropout = nn.Dropout(0.5) # Dropout层功能创建一个名为Mnist_NN的神经网络类，继承自nn.Module。在初始化方法中定义网络的结构，包括两个隐藏层和一个输出层，以及一个 Dropout 层以减少过拟合。