基于堆叠式自编码器的新型分子毒性预测模型

周威

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基于堆叠式自编码器的新型分子毒性预测模型

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本文提出了一种新型的分子毒性预测模型,采用堆叠式自编码器(SAE)对高维的稀疏数据进行特征提取,而后对分类器进行改进,使用胶囊网络作为分类器进行毒性预测分类,为了证明该模型的有效性,我们将SAE+CAPS与传统的softmax分类器和SAE+softmax分类器进行了对比,实验结果表明相较于另外两种模型而言该模型拥有更高的性能。

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来源
《电子技术与软件工程》 |2020年第15期|P.195-196|共2页
作者
周威;
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作者单位

辽宁大学信息学院辽宁省沈阳市110000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
毒性预测; 深度学习; 堆叠式自编码器; 胶囊网络;

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