EvoVGM公司 swMATH ID: 42445 软件作者: 阿米恩·雷米塔(Amine M.Remita),阿卜杜拉耶·巴尼雷·迪亚洛(Abdoulaye BaniréDiallo) 描述: EvoVGM:用于进化参数估计的深变分生成模型。大多数面向进化的深度生成模型没有明确考虑生物序列的潜在进化动力学,因为它是在贝叶斯系统发育推理框架内执行的。在本研究中,我们提出了一种深度变化贝叶斯生成模型(EvoVGM)的方法这将共同逼近局部进化参数的真实后验,并生成序列比对。此外,还针对连续时间马尔可夫链替代模型(如JC69、K80和GTR)对其进行了实例化和调整。我们通过低方差随机估计和梯度上升算法训练模型。在这里,我们分析了EvoVGM在几种进化场景和不同大小的模拟合成序列比对中的一致性和有效性。最后,我们强调了使用冠状病毒基因S序列比对的微调EvoVGM模型的鲁棒性。 主页: https://arxiv.org/abs/2205.13034 源代码: https://github.com/maremita/evovgm网站 依赖项: 蟒蛇 关键词: EvoVGM公司;蟒蛇;变分生成模型;进化模型;替代模型;变分推理;潜在变量;深度神经网络 相关软件: 比特系统发育;皮沃夫;SimPlot(模拟图)++;PyTorch公司;EvoLSTM公司;NGPhylogeny.fr;亚当;Bayes先生;MAFFT公司;蟒蛇 引用于: 0个文档 标准条款 1出版物描述软件 年份 EvoVGM:一种用于进化参数估计的深变分生成模型arXiv公司阿米恩·雷米塔(Amine M.Remita),阿卜杜拉耶·巴尼雷·迪亚洛(Abdoulaye BaniréDiallo) 2022