TensorFlow +OpenVINO 整合开发CR-A08-化解维度灾难-活用自编码器

目录5.活用SAE(StackedAutoencoder)8.优化模型：使用OpenVINO优化器遇到的一系列计算难题。应到计算空间的维度也就愈高。被称为高维数据。时，常常会发生的一些奇奇怪怪的现象。会遇到各种问题场景。/dy/article/GEDN0IP30514R9P4.html”习。”•例如，在基因医学领域里，基因排序相关的数据，个维度，于是计算空间成为极高维度的空间。•如今，利用ML的自编码器(Autoencoder)模型的降据空间的重要特征。•这样即可在低维度的潜藏空间中，进行高速的运算。•例如，ML领域的StackedAutoencoder模型是最常用的。后解析其代码内容。1使得计算上变得困难。1光明的前景。•它的特色在于深层的隐藏层及其神经元。11这些特征来辨别曲风。1场，来帮忙进行各种识别(如遗传表征)了。 --全基因组关联分析/watch?v=KkRLNiRidOM•(GWASlookathundredsofthousandsofSNPsacrossthewholegenome,toseewhichofthemareassociatedwithaspecificdisease.)•(GWASlookathundredsofthousandsofSNPsacrossthewholegenome,toseewhichofthemareassociatedwithaspecificdisease.)•基因组就像一本书，各版本可能会有变异。Whatisepigenetics?-CarlosGuerrero-Bosagna-YouTubeWholeGenomeSequencingforInfectiousDiseaseOutbreaks-Bingvideo•(GWASlookathundredsofthousandsofSNPsacrossthewholegenome,toseewhichofthemareassociatedwithaspecificdisease.)/watch?v=bNpYzOr7I94inthepopulationareassociatedwithdise预测 --单核苷酸多态号在多次试验中有很高的可重复性。•例如，人类常见疾病肥胖，糖尿病，精神分裂等。在。/watch?v=bNpYzOr7I94一部分个体（如：1%以上）中的基因多样性。读作snip)：是一部分个体（如：1%以上）中的基因多样性。个体（如：1%以上）中的基因多样性。个体（如：1%以上）中的基因多样性。个体（如：1%以上）中的基因多样性。个体（如：1%以上）中的基因多样性。），一般简称：碱基（Base）嘌呤（A）、胸腺嘧啶（T）。•人类基因组含有30亿个碱基对。•人类基因组含有30亿个碱基对。些变异。https://www.youtube.co•人们的99.9%基因序列都是相同的。嘌呤（A）、胸腺嘧啶（T）。染色体&DNA碱基对个体（如：1%以上）中的基因多样性。个体（如：1%以上）中的基因多样性。或者多个磷酸基团组成。个体（如：1%以上）中的基因多样性。或者多个磷酸基团组成。列中的单一碱基对(Basepair)变异」，也就是DNA序列中A、T、C、G的改变，即基因组(genome)的一个为基因发生删除、插入或是取代反应。•例如上图，两不同个体相对应的DNA区段分别是AAGCCTA和AAGCTTA其包含有一单一碱基对变异。变异。UU cancers.genetics.学的了解和理解。•单核苷酸多态性(SNPs)是人类身体最常见的基因变异类型。•这些已成为复杂特征基因图谱中首选的遗传标志。•了解常见病的遗传(基因)结构仍然是一项严峻的挑战。1互作用。1疾病时。variants.的。网络”，成为对测试表型的主要影响因子。网络”，成为对测试表型的主要影响因子。heritabilityinherentinGWASitisnecessaryto1IncompleteDominance,Codominance,PolygenicTraits,andEpistasis!-YouTube111下位基因下位基因Inheritance:Epistasis|A-levelBiology|OCR,AQA,Edexcel-YouTube被抑制被抑制1complextraitsfromg制并根据基因型数据预测复杂性状。 关系和相互作用；以及表达它们与表型之间的关联性。selection.预测、和特征选择。selection.预测、和特征选择。classification.病分类。classification.11ofsamples).1ofsamples).1使得计算上变得困难。111的相互作用。1即单核苷酸多态性（SNP并进行SNP插补（imputation）以补足未被定序的基因变异片段。特定表型（phenotype）的关联。•GWAS为人们打开了一扇通往研究复杂疾病的大门。即单核苷酸多态性（SNP并进行SNP插补（imputation）以补足未被定序的基因变异片段。特定表型（特定表型（phenotype）的关联。positiononachromosomewhereaparticulargeneorgeneticmarkerisloca与血清丙胺酸转胺酶（ALT）浓度的变化趋势相关。与血清丙胺酸转胺酶（ALT）浓度的变化趋势相关。光明的前景。光明的前景。•它的特色在于深层的隐藏层及其神经元。00001始资料。00000000XX 1•多个AE逐层堆栈以产生堆栈式自动编码器（SAE）。都可以实现<降维>的效果。•多个AE逐层堆栈以产生堆栈式自动编码器（SAE）。都可以实现<降维>的效果。•把各AE里的Encoder迁移过来，堆栈在一起。Encoder1Encoder2Encoder1•形成一个多层次深度<降维>模型。•分类模型)的输入值。•分类模型)的输入值。•也可以结合起来，成为一个深度学习模型。学习模式之一11作用。1作用。1交互作用有助于分类结果。1常出现在一起，则它们之间存在潜在的关系。1用；并且优划一个全连接的MLP模型。1进行分类。1化一个ANN分类器。11•由4个AE堆栈起来的SAE，各层分500和50个神经元。•透过这个AE来从2465个SNPs中，进行特征提取。1ANN(使用softmax激活函数)模型。SNPsinGWAS.GWAS中SNP之间的上位性效应。更棒的效果。子一样，人们难以解释其推论逻辑所致。•因此想办法来解释这个DL模型。控的技术或工具，来捕捉上位性相互作用的重要信息。 --单层AE+分类器范例实现-1范例实现-11按下<学习>，AE展开训练范例实现-1范例实现-11汇入AE的潜藏空间向量范例实现-1范例实现-1型里。如下图所示：降维分类复习刚才的步骤范例实现-1范例实现-1范例实现-1型里。如下图所示：范例实现-1范例实现-1范例实现-1 汇入范例实现-1分类器范例实现-1范例实现-1范例实现-1输出结果：--StackedAE+分类器1•多个AE逐层堆栈以产生堆栈式自动编码器（SAE）。AE_1设计一个分类器：•一个是从SAE和分类器迁移过来的整合模型。从从AE_1输出结果：输出结果：优化模型：行优化动作。•优化完成，会输出IR档案。1：进入优化器的工作区(x86)\IntelSWTools\openvino\d