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原创 学习笔记1:癌症的组学数据半监督生成图对比分类任务
通过最大化不同视图中的对比“节点-图”对的表示之间的MI来学习节点级和图级表示。在对比学习中,使用图像增强的方法能够增强图像的质量,使组学数据生成网络之间的相似关系得到相应的增强与削弱,提升数据的相关性,提升分类性能。首先将癌症的每种组学数据根据Similarity Networks Fusion(SNF)生成以患者为节点,相似性为边的神经网络图,之后将组学数据进行迭代融合生成一张的患者相似性网络(融合原则是使用基于消息传递理论的非线性方法,弱相似性消失,强相似性添加到其他的网络中)
2023-05-24 22:04:05
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空空如也
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