首页
AI Coding
NEW
沸点
课程
直播
活动
AI刷题
APP
插件
搜索历史
清空
创作者中心
写文章
发沸点
写笔记
写代码
草稿箱
创作灵感
查看更多
会员
登录
注册
论文阅读
一个和另一个
创建于2023-11-05
订阅专栏
记录读过的每一篇论文
暂无订阅
共10篇文章
创建于2023-11-05
订阅专栏
默认顺序
默认顺序
最早发布
最新发布
论文阅读 GraphGT
随着空间转录组学技术的快速发展,整合基因表达与空间信息的多维度分析日益成为研究组织功能和细胞间通讯机制的关键手段。然而,现有方法在空间聚类、多样本整合和细胞类型反卷积三大核心任务上仍面临诸多挑战,亟需
单细胞大模型论文汇总
一、 scBERT-“single-cell bidirectional encoder representations from transformers (scBERT)” 摘要: scbert
Geneformer模型的预训练和性能优化策略
这段文字详细描述了Geneformer模型的预训练和性能优化策略。预训练是一种常用的机器学习技术,特别是在处理大规模数据集时。以下是对这段描述的详细解释: 预训练方法 使用掩蔽学习目标: 预训练采用了
Geneformer的预训练数据以及数据预处理
Genecorpus-30M 的大规模单细胞转录组数据集中,行特征和列特征的具体内容,以及如何利用这些数据支持生物学和医学研究: 行特征属性(Row Feature Attributes) 包括 En
Geneformer的实现细节
这段文字描述了名为“Geneformer”的神经网络模型的架构和预训练细节。Geneformer是一个基于Transformer编码器单元的模型,广泛应用于基因表达数据分析。以下是对这段描述的详细解释
Geneformer 关于上下文感知和批次处理的实验
这段话详细描述了Geneformer模型如何处理单细胞转录组数据,并展示了其在不同实验和应用中的表现和优势。以下是逐段解释: Embedding of Genes: 对于每个输入的单细胞转录组数据,G
Geneformer为什么使用 rank value?
大模型训练为何使用 rank value 而不使用原始的测序表达值? 这句话讨论了基于排名的基因表达数据表示方法的优缺点。这种表示方法在处理单细胞转录组数据时使用排名值编码(rank value en
torch_geometric.nn.TransformerConv 和 torch.nn.Transformer的区别
在深度学习库 PyTorch 和其扩展库 PyTorch Geometric 中,你可能会遇到不同的实现,用于处理不同类型的数据(如序列数据和图数据)。这里讨论的两个类 torch_geometric
单细胞多组学最新研究
本人经常关注的研究来源:他人博客专栏;Github最新文献共享;知乎个人分享等等,后续还会有更多的渠道
论文阅读-综述:Gene regulatory network inference
论文阅读-(综述文章)Gene regulatory network inference 一、答疑解惑 什么是转录因子? 答:转录因子(Transcription Factor)是一种蛋白质,它在生物