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DoDo-Code：一种基于深度 Levenshtein 距离嵌入的 IDS 信道和 DNA 存储编码
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于深度学习的CNN-ED管道，用于优化字符串相似度搜索。实验结果表明，基于CNN的嵌入在准确性和效率方面优于其他方法。
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关键要点
- 提出了一种基于深度学习的CNN-ED管道
- 将编辑距离嵌入欧几里得距离以进行快速近似相似度搜索
- 实验结果表明基于CNN的嵌入在准确性和效率方面优于CGK嵌入和GRU嵌入
- 基于CNN的嵌入在某些情况下效率提高了若干个数量级
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