cdilDNA swMATH ID: 46949 软件作者： 程磊；俞彤；鲁斯兰·哈里托夫；杨志荣 描述： 基于循环扩张卷积网络的DNA序列自监督学习。DNA分子通常在碱基之间表现出广泛的相互作用。对交互进行建模对于获得准确的基于序列的推理非常重要。尽管最近开发了许多用于DNA序列建模的深度学习方法，但它们仍然存在两个主要问题：1）大多数现有方法只能处理短DNA片段，无法捕获远程信息；2） 目前的方法通常需要大量的监督标签，这在实践中很难获得。我们提出了一种新的方法来解决这两个问题。我们的神经网络使用圆形扩展卷积作为主干中的构建块。因此，我们的网络可以在没有任何缩合的情况下将长DNA序列作为输入。我们还将神经网络纳入一个自我监督的学习框架，以捕获DNA中的固有信息，而无需昂贵的监督标记。我们在人类变异效应和植物开放染色质区域两个DNA推理任务中测试了我们的模型，实验结果表明，我们的方法优于其他五个深度学习模型。我们的代码可在https://github.com/wiedersehne/cdilDNA（在新选项卡中打开）。 主页： https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0893608023006962 源代码： https://github.com/wiedersehne/cdilDNA 依赖项： 蟒蛇 关键词： 自主学习;蒙蔽学习;圆形扩张卷积 相关软件： PyTorch公司;字节网;参数混合器;塞莱恩;和弦混音器;DNABERT公司;WaveNet公司;BERT（误码率）;毕仁 引用于： 1文件 标准条款 1出版物描述软件，包括1出版物以zbMATH为单位 年份 基于循环扩张卷积网络的DNA序列自监督学习。 Zbl 07804145号程磊;俞童;鲁斯兰·哈利托夫;杨志荣 2024 4位作者引用 1 程磊 1 鲁斯兰·哈利托夫 1 杨志荣 1 俞童 连载1篇 1 神经网络 在2个字段中引用 1 计算机科学（68至XX） 1 生物学和其他自然科学（92-XX） 按年份列出的引文