常见几种简单的深度学习算法在生物医学数据领域的特点和不足

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通过表格的形式，总结了常见几种简单的深度学习算法在生物医学数据领域的特点和不足（仅个人理解，作为参考，不一定对哈）。在实际数据分析与模型构建过程中，往往需要根据实际项目背景、数据逻辑、数据质量等选择最合适的算法。切忌盲目追求高大上的算法模型。

算法	特点	不足
卷积神经网络CNN（Convolutional Neural Networks）	适用于空间特征提； 自动特征提取； 由于共享权重和参数共享的机制，CNN在处理未见过的数据时能够表现出良好的泛化能力，减少过拟合的风险。	不擅长处理长序列数据； 对训练数据依赖强，数据需求量大，数据质量要求高
时间卷积网络TCN（Temporal Convolutional Network）	TCN通过因果卷积和扩展卷积能够捕捉长时间的依赖性，而不需要像RNN那样逐步传递信息。这使得TCN在处理长序列数据时表现良好。 TCN通过因果卷积确保预测仅依赖于过去和当前的输入数据，适用于实际应用中的因果关系建模。 支持并行计算࿰