基于潜在图的生物医学表格数据半监督学习

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内容提要

GiG是一种神经网络结构,用于蛋白质分类和大脑成像应用。该结构利用图表示输入数据样本及其潜在关系,并实现了消息传递。最终得到的潜在图能够表示患者群体模型或分子簇的网络,具有解释性和知识发现价值。同时,文章还介绍了度分布损失的应用,以帮助正则化预测的潜在关系结构。

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