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基于深度学习的深度卷积神经网络预训练技术

摘要

所公开的技术包括减少处理氨基酸序列和对应的位置频率矩阵(PFM)的神经网络实现的模型的过拟合的系统和方法。所述系统生成标记为良性的补充训练样例序列对,所述补充训练样例序列对包括按顺序排列的起始位置、目标氨基酸位置和结束位置。补充序列对补充了致病性或良性错义训练样例序列对。其在参考氨基酸序列和替代氨基酸序列中具有相同的氨基酸。所述系统包括用每个补充序列对输入补充训练位置频率矩阵(PFM)的逻辑,所述补充训练PFM与在匹配的起始和结束位置的所述良性或致病性错义训练样例序列对的PFM相同。系统包括通过补充训练样例PFM包含在将训练数据中来削弱在训练所述神经网络实现的模型期间所述训练PFM的训练影响的逻辑。

著录项

  • 公开/公告号CN111328419A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-06-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 因美纳有限公司;

    申请/专利号CN201980003263.9

  • 申请日2019-05-09

  • 分类号G16B20/00(20060101);G16B40/20(20060101);

  • 代理机构11280 北京泛华伟业知识产权代理有限公司;

  • 代理人王勇

  • 地址 美国加利福尼亚州

  • 入库时间 2023-12-17 10:03:51

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-07-17

    实质审查的生效 IPC(主分类):G16B20/00 申请日:20190509

    实质审查的生效

  • 2020-06-23

    公开

    公开

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