DNA 序列压缩分类

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过压缩算法为基础的新的分类方法在 DNA 序列分析中表现出高准确性和更高效的特点，为基因组研究和应用领域带来了潜在的进展。

深度学习网络在计算机视觉中成为标准，但在自然语言处理中，无参数模型可以作为低成本替代选择。研究发现，最近邻分类器与Gzip压缩工具相结合的模型在few-shot情景下准确性更高且占用空间更少。这突显了具有强归纳偏差的模型在few-shot情景中的潜力。

few-shot情景 无参数模型 深度学习网络 自然语言处理 计算机视觉
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