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基于深度学习的生物信息学聚类方法：Deep-Learning-for-Clustering-in-Bioinformatics

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简介：
简介：本文介绍了一种利用深度学习技术进行生物信息学数据聚类的方法。通过创新算法实现更高效、准确的数据分类，为基因组研究提供强大工具。标题为Deep-Learning-for-Clustering-in-Bioinformatics。 本仓库包含了论文“基于深度学习的生物信息学聚类方法”的代码及补充材料，并将定期更新，特别是会添加更完整的Jupyter笔记本内容。 在该文中，我们回顾了利用深度学习进行聚类分析的方法，包括网络训练、表示学习、参数优化以及制定聚类质量指标。此外，文章还讨论了不同场景（如生物成像和基因表达数据的分类）下使用不同的自动编码器架构（例如普通、变异、LSTM及卷积等），相较于传统的机器学习方法（比如PCA），基于深度学习的方法在表示学习方面更为有效。 我们提供了基于深度学习的无监督/聚类方法列表，包括相关论文链接和代码。此外，还会列出发表的新研究方法及其相关的文章，请继续关注更新内容。

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  • 基于深度学习的生物信息学聚类方法：Deep-Learning-for-Clustering-in-Bioinformatics
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    简介：本文介绍了一种利用深度学习技术进行生物信息学数据聚类的方法。通过创新算法实现更高效、准确的数据分类，为基因组研究提供强大工具。标题为Deep-Learning-for-Clustering-in-Bioinformatics。 本仓库包含了论文“基于深度学习的生物信息学聚类方法”的代码及补充材料，并将定期更新，特别是会添加更完整的Jupyter笔记本内容。 在该文中，我们回顾了利用深度学习进行聚类分析的方法，包括网络训练、表示学习、参数优化以及制定聚类质量指标。此外，文章还讨论了不同场景（如生物成像和基因表达数据的分类）下使用不同的自动编码器架构（例如普通、变异、LSTM及卷积等），相较于传统的机器学习方法（比如PCA），基于深度学习的方法在表示学习方面更为有效。 我们提供了基于深度学习的无监督/聚类方法列表，包括相关论文链接和代码。此外，还会列出发表的新研究方法及其相关的文章，请继续关注更新内容。
     
  • 层次聚类在机器学习中的应用 Hierarchical Clustering in Machine Learning
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    本研究探讨了层次聚类算法在机器学习领域的应用，通过构建数据点间的层级关系，实现高效的数据分类与分析。 层次聚类的基本步骤如下：首先将每个样本视为一个独立的类别，并计算这些类之间的距离或相似度。接着，选择最接近的两个类别合并成一个新的单一类别，这样总的类别数量就会减少一个。然后重新评估这个新形成的类别与其他未被合并的旧类别的相似度。重复上述过程直到所有数据点最终聚集成单个大类为止。整个计算过程中类似于构建一棵二叉树的过程，但其方向是从树叶到树枝再到树干的方向进行构建。本资源详细介绍了层次聚类算法的具体操作方法和步骤。
     
  • DBNMatlab代码-Deep-Learning: 深度学习
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    这段GitHub仓库包含了用于深度学习研究的DBN（深层信念网络）的Matlab实现代码，适用于对深度学习感兴趣的开发者和研究人员。 深度学习是机器学习的一个重要领域，它通过使用多个隐藏层来对数据的高级表示进行建模。受限玻尔兹曼机（RBM）被开发出来用于建模输入数据分布，并作为特征提取器应用于各种分类算法中。深度信念网络（DBN）是由若干RBMs堆叠而成的一种结构，在贪婪预训练之后，这些RBMs可以初始化一个多层神经网络，然后通过反向传播进行微调。 在这一过程中，我们可以通过添加一个名为“分级RBM（ClassRBM）”的输出层到隐藏层之上来修改受限玻尔兹曼机。这个新架构能够同时对输入分布及其类别标签建模，并作为一种监督学习结构独立地执行分类任务。 在这项研究中，我们将ClassRBM作为顶层应用于深度信念网络，在无监督模式下进行贪婪预训练后对其进行微调，从而获得了比传统DBN更高的准确率。我们认为这种性能的提升源于预先对RBM堆栈和输出层之间权重的训练，这些权重在之前的随机初始化阶段用于后续的微调过程。
     
  • 深度学习的应用与方法（Deep Learning Applications and Methods）
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    本课程深入探讨深度学习理论及其应用实践，涵盖神经网络架构、训练技术及优化策略，旨在提升学员解决复杂数据问题的能力。 压缩包内包含《深度学习方法及应用》和《Deep Learning Methods and Applications》，即邓力、俞栋合著的课本中文版及英文版PDF文件，仅供个人学习参考使用，严禁用于商业用途。
     
  • 深度度量学习方法在Chainer中的实现：Deep Metric Learning
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    本文章介绍了深度度量学习方法及其在Chainer框架下的具体实现方式，探讨了如何利用深度神经网络优化相似性度量。 在深度度量学习领域内有几种方法的实现包括：Proxy-NCA、N对损失（N-pair loss）、提升结构（lifted structuring）以及群集丢失（cluster loss）。此外，还有角度损失这一概念及其依赖关系。安装相关库时使用以下命令： ``` pip install cupy==4.2.0 pip install chainer==4.2.0 pip install fuel==0.2.0 pip install tqdm ```
     
  • 生物信息学入门课程：Bioinformatics
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    《Bioinformatics》是一门面向初学者的生物信息学入门课程，旨在介绍该领域的基本概念、工具和技术，帮助学生理解如何运用计算方法解决生物学问题。 生物信息学 这是“生物信息学”课程的资料库。您可以在其中找到讲座、实践和其他内容。所有资源都是公开可用的。 您可以克隆存储库，并通过单击或命令更新它，以确保拥有文件的最新版本。 点击下面链接可以直接查看HTML演示文稿。 实用知识： - 实用知识： - 实用知识： 实践项目： - 实践：
     
  • TF-Deep-Learning：基于TensorFlow的深度学习模型合集
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    TF-Deep-Learning 是一个基于 TensorFlow 的开源项目，提供了一系列用于构建、训练及部署深度学习模型的工具和资源。该项目汇集了各种经典的神经网络架构，并支持快速实验与开发先进的机器学习应用。 该存储库包含我从Udacity的入门到TensorFlow深度学习课程的工作。 内容： 1. 摄氏到华氏转换器 目的：使用线性回归模型（根据输入预测单个值）进行机器学习的概念证明项目。 潜在扩展方向包括能够一次测试多个数字，而不是一个值；查找其他线性方程之间的关系以及更复杂的方程之间的关系。 2. 服装分类器 目的： 使用简单的神经网络从Fashion MNIST数据集中对10种类型的服装进行分类。该模型在测试集上的准确率为87.84%。 使用的数据集涉及了以下对比： - 线性回归与分类问题的区别； - 分类任务使用稀疏分类交叉熵损失函数和softmax激活函数，而回归任务则不使用特定的激活函数且通常采用均方误差作为损失度量。 3. 使用卷积神经网络（CNN）进行服装分类 目的：建立并训练一个卷积神经网络对服装图像进行识别。
     
  • 深度聚类法在单通道语音分离中的应用：Deep-Clustering方法
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    本文探讨了深度聚类法（Deep Clustering）在处理单通道语音信号分离问题上的应用效果，着重分析了一种名为Deep-Clustering的方法。通过实验验证其性能，并讨论了该技术的潜在优势与挑战。 用于单通道语音分离的深度聚类“用于分割和分离的深度聚类判别嵌入”的实现要求参见用法，在.yaml文件中配置实验，例如： 训练： ``` python ./train_dcnet.py --config conf/train.yaml --num-epoches 20 > train.log 2>&1 & ``` 推理： ``` python ./separate.py --num-spks 2 $mdl_dir/train.yaml $mdl_dir/final.pkl egs.scp ``` 实验配置时代调频FF 毫米FF /毫米AVG 25 11.42 6.85 7.88 7.36 9.54 问与答的.scp文件格式遵循kaldi工具箱中的定义。每行包含一个key value对，其中key是索引音频文件的唯一字符串，而value则是该音频文件的具体路径或描述信息。