45、MapReduce GNG算法与可理解的酶功能分类方法

MapReduce GNG算法与可理解的酶功能分类方法

在大数据和生物信息学领域，有两个重要的研究方向值得关注，一个是用于可扩展集群环境的MapReduce GNG算法，另一个是使用带负模式的反应基序进行可理解的酶功能分类。下面将详细介绍这两个方面的内容。

MapReduce GNG算法

MapReduce GNG算法结合了GNG算法的批处理变体和MapReduce范式，适用于在可扩展的通用集群环境中处理大型数据集。

算法流程

• Map算法 ：
  1. 从分配的数据分区$D_i$中选择一个输入向量$\xi$。
  2. 找到最近的单元$s_1$和第二近的单元$s_2$。
  3. 将输入信号与最近单元在输入空间中的距离平方添加到局部误差梯度变量：$\Delta error(s_1) = |w_{s1} - \xi|^2$。
  4. 将$s_1$及其直接拓扑邻居向$\xi$的移动量分别按总距离的$\epsilon_b$和$\epsilon_n$比例添加到局部权重向量梯度变量：$\Delta w_{s1} = \epsilon_b (\xi - w_{s1})$，$\Delta w_n = \epsilon_n (\xi - w_n)$（对于$s_1$的所有直接邻居$n$）。
  5. 增加连接$s_1$和$s_2$的边$e_{12}$的局部计数器变量。

graph TD;
    A[选择输入向量ξ] --> B[找到最近和第二近单元];
    B --> C[更新