机译:使用深度学习方法堆叠稀疏自动码器与概率分类矢量机相结合预测蛋白质相互作用
Xinjiang Technical Institutes of Physics and Chemistry Chinese Academy of Science Urumqi 830011 China;
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Xinjiang Technical Institutes of Physics and Chemistry Chinese Academy of Science Urumqi 830011 China;
Xinjiang Technical Institutes of Physics and Chemistry Chinese Academy of Science Urumqi 830011 China;
Xinjiang Technical Institutes of Physics and Chemistry Chinese Academy of Science Urumqi 830011 China;
Institute of Software Chinese Academy of Sciences Beijing 100190 China;
Xinjiang Technical Institutes of Physics and Chemistry Chinese Academy of Science Urumqi 830011 China;
Xinjiang Technical Institutes of Physics and Chemistry Chinese Academy of Science Urumqi 830011 China;
Predicting Protein; Interactions Using a; Deep Learning Method-Stacked;
机译:使用深度学习方法-稀疏自动编码器结合概率分类向量机预测蛋白质相互作用
机译:PCVMZM:结合概率分类向量机模型和Zernike矩描述符来预测蛋白质序列中的蛋白质与蛋白质相互作用
机译:结合稀疏自动编码器和Taguchi方法的新型通用深度学习框架,用于新型数据分类和处理
机译:使用加权极限学习机结合尺度不变特征变换,根据蛋白质进化信息预测蛋白质与蛋白质的相互作用
机译:使用机器学习技术预测蛋白质间相互作用,相互作用位点和残基-残基接触矩阵。
机译:PCVMZM:使用概率分类向量机模型结合Zernike矩描述符来预测蛋白质序列中的蛋白质与蛋白质相互作用
机译:一种新的广义深度学习框架,结合了稀疏自动化器和Taguchi方法的新型数据分类和处理