- 博客(4)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 基因SV检测INSnet算法-时间分布卷积模型深度解析
具体来说，模型输入形状为（200，5），将这样的矩阵拓展为三维（200，5，64）后，当作一个时间步，预测时每批数据有100个时间步，每次模型输入80个批次。所以从上到下比较清晰，首先是CNN（包括7层卷积，每两层中间插入一个注意力机制，如CBAM和ECALayer），然后用时间分布包装cnn（单独处理每个时间片，不共享权重），接着就是双向GRU捕捉100时间步长之间的长期依赖（此时每个时间步长200bp区域已压缩为1），最后就是三个全连接层，输出预测结果。，以匹配模型的输入层定义。自动扩展了通道维度。
2025-03-05 14:50:26
262
原创 关于基因结构变异检测的GNN建模简要猜想
（因为根据图的经典节点分类任务：推荐系统、cora数据集、以及GCN的公式，可知图模型学习的是节点的聚合方式，也就是图的拓扑结构，并且训练集是整张图的一部分节点，测试集是另部分节点。自监督学习的方法：通过预测掩蔽部分的图结构或节点属性，使模型能够学习图的拓扑结构和节点特征的内在规律，从而提高其泛化能力。这种用染色体部分节点做训练集，部分做测试集的方法似乎更符合图神经网络经典任务的做法。也考虑可以一条染色体构成一个图结构，因为两条染色体之间基本没联系，插入删除结构变异不会发生在两条染色体间）
2025-02-21 16:23:29
172
2
原创 Logisim利用先行进位加减法器设计2位数（即100以内）的BCD码的可控加/减法器
BCD码的加法：相加结果若大于9（1001），则加6校正。BCD码的减法（补码算法）：①求减数的补码，如果是两位，则：补码 = 100 - 减数。这里的100，用2位的BCD码可以表示为9AH（1001 1010）。注：用9AH不用A0H的原因是9A作为被减数直接省去向十位借位的步骤，并且后续修正利用两个BCD加法器进位即可修正，设计电路更易实现。②利用BCD码加法的运算法则，结果 = 被减数 + 减数的补码。③结果若有向高处的进位1，则忽略。
2022-11-08 17:16:37
2789
原创 Kali-Linux虚拟机连接网络失败以及kali无法ping主机的问题
kali ping其他地址显示network is unreachable，输入ifconfig查看eth0并没有工作解决方法：1.点开虚拟机设置选择网络适配器，选择自定义并选择VMnet0，确定。2.选择编辑>虚拟网络编辑器点击右下角更改设置将虚拟机IP地址改为与主机相同网关下的ip地址；并更改VMnet0，选择桥接模式并选择当前使用的网络。可从下图方式查看...
2022-05-12 14:49:31
9976
6
2位BCD码的可控加减法器.circ
2022-11-05
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人