目錄5.活用SAE(StackedAutoencoder)8.優(yōu)化模型：使用OpenVINO優(yōu)化器遇到的一系列計(jì)算難題。應(yīng)到計(jì)算空間的維度也就愈高。被稱為高維數(shù)據(jù)。時(shí)，常常會(huì)發(fā)生的一些奇奇怪怪的現(xiàn)象。會(huì)遇到各種問題場(chǎng)景。/dy/article/GEDN0IP30514R9P4.html”習(xí)。”?例如，在基因醫(yī)學(xué)領(lǐng)域里，基因排序相關(guān)的數(shù)據(jù)，個(gè)維度，于是計(jì)算空間成為極高維度的空間。?如今，利用ML的自編碼器(Autoencoder)模型的降據(jù)空間的重要特征。?這樣即可在低維度的潛藏空間中，進(jìn)行高速的運(yùn)算。?例如，ML領(lǐng)域的StackedAutoencoder模型是最常用的。后解析其代碼內(nèi)容。1使得計(jì)算上變得困難。1光明的前景。?它的特色在于深層的隱藏層及其神經(jīng)元。11這些特征來辨別曲風(fēng)。1場(chǎng)，來幫忙進(jìn)行各種識(shí)別(如遺傳表征)了。 --全基因組關(guān)聯(lián)分析/watch?v=KkRLNiRidOM?(GWASlookathundredsofthousandsofSNPsacrossthewholegenome,toseewhichofthemareassociatedwithaspecificdisease.)?(GWASlookathundredsofthousandsofSNPsacrossthewholegenome,toseewhichofthemareassociatedwithaspecificdisease.)?基因組就像一本書，各版本可能會(huì)有變異。Whatisepigenetics?-CarlosGuerrero-Bosagna-YouTubeWholeGenomeSequencingforInfectiousDiseaseOutbreaks-Bingvideo?(GWASlookathundredsofthousandsofSNPsacrossthewholegenome,toseewhichofthemareassociatedwithaspecificdisease.)/watch?v=bNpYzOr7I94inthepopulationareassociatedwithdise預(yù)測(cè) --單核苷酸多態(tài)號(hào)在多次試驗(yàn)中有很高的可重復(fù)性。?例如，人類常見疾病肥胖，糖尿病，精神分裂等。在。/watch?v=bNpYzOr7I94一部分個(gè)體（如：1%以上）中的基因多樣性。讀作snip)：是一部分個(gè)體（如：1%以上）中的基因多樣性。個(gè)體（如：1%以上）中的基因多樣性。個(gè)體（如：1%以上）中的基因多樣性。個(gè)體（如：1%以上）中的基因多樣性。個(gè)體（如：1%以上）中的基因多樣性。），一般簡(jiǎn)稱：堿基（Base）嘌呤（A）、胸腺嘧啶（T）。?人類基因組含有30億個(gè)堿基對(duì)。?人類基因組含有30億個(gè)堿基對(duì)。些變異。https://www.youtube.co?人們的99.9%基因序列都是相同的。嘌呤（A）、胸腺嘧啶（T）。染色體&DNA堿基對(duì)個(gè)體（如：1%以上）中的基因多樣性。個(gè)體（如：1%以上）中的基因多樣性?；蛘叨鄠€(gè)磷酸基團(tuán)組成。個(gè)體（如：1%以上）中的基因多樣性?；蛘叨鄠€(gè)磷酸基團(tuán)組成。列中的單一堿基對(duì)(Basepair)變異」，也就是DNA序列中A、T、C、G的改變，即基因組(genome)的一個(gè)為基因發(fā)生刪除、插入或是取代反應(yīng)。?例如上圖，兩不同個(gè)體相對(duì)應(yīng)的DNA區(qū)段分別是AAGCCTA和AAGCTTA其包含有一單一堿基對(duì)變異。變異。UU cancers.genetics.學(xué)的了解和理解。?單核苷酸多態(tài)性(SNPs)是人類身體最常見的基因變異類型。?這些已成為復(fù)雜特征基因圖譜中首選的遺傳標(biāo)志。?了解常見病的遺傳(基因)結(jié)構(gòu)仍然是一項(xiàng)嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。1互作用。1疾病時(shí)。variants.的。網(wǎng)絡(luò)”，成為對(duì)測(cè)試表型的主要影響因子。網(wǎng)絡(luò)”，成為對(duì)測(cè)試表型的主要影響因子。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制并根據(jù)基因型數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)復(fù)雜性狀。 關(guān)系和相互作用；以及表達(dá)它們與表型之間的關(guān)聯(lián)性。selection.預(yù)測(cè)、和特征選擇。selection.預(yù)測(cè)、和特征選擇。classification.病分類。classification.11ofsamples).1ofsamples).1使得計(jì)算上變得困難。111的相互作用。1即單核苷酸多態(tài)性（SNP并進(jìn)行SNP插補(bǔ)（imputation）以補(bǔ)足未被定序的基因變異片段。特定表型（phenotype）的關(guān)聯(lián)。?GWAS為人們打開了一扇通往研究復(fù)雜疾病的大門。即單核苷酸多態(tài)性（SNP并進(jìn)行SNP插補(bǔ)（imputation）以補(bǔ)足未被定序的基因變異片段。特定表型（特定表型（phenotype）的關(guān)聯(lián)。positiononachromosomewhereaparticulargeneorgeneticmarkerisloca與血清丙胺酸轉(zhuǎn)胺酶（ALT）濃度的變化趨勢(shì)相關(guān)。與血清丙胺酸轉(zhuǎn)胺酶（ALT）濃度的變化趨勢(shì)相關(guān)。光明的前景。光明的前景。?它的特色在于深層的隱藏層及其神經(jīng)元。00001始資料。00000000XX 1?多個(gè)AE逐層堆棧以產(chǎn)生堆棧式自動(dòng)編碼器（SAE）。都可以實(shí)現(xiàn)<降維>的效果。?多個(gè)AE逐層堆棧以產(chǎn)生堆棧式自動(dòng)編碼器（SAE）。都可以實(shí)現(xiàn)<降維>的效果。?把各AE里的Encoder遷移過來，堆棧在一起。Encoder1Encoder2Encoder1?形成一個(gè)多層次深度<降維>模型。?分類模型)的輸入值。?分類模型)的輸入值。?也可以結(jié)合起來，成為一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型。學(xué)習(xí)模式之一11作用。1作用。1交互作用有助于分類結(jié)果。1常出現(xiàn)在一起，則它們之間存在潛在的關(guān)系。1用；并且優(yōu)劃一個(gè)全連接的MLP模型。1進(jìn)行分類。1化一個(gè)ANN分類器。11?由4個(gè)AE堆棧起來的SAE，各層分500和50個(gè)神經(jīng)元。?透過這個(gè)AE來從2465個(gè)SNPs中，進(jìn)行特征提取。1ANN(使用softmax激活函數(shù))模型。SNPsinGWAS.GWAS中SNP之間的上位性效應(yīng)。更棒的效果。子一樣，人們難以解釋其推論邏輯所致。?因此想辦法來解釋這個(gè)DL模型?？氐募夹g(shù)或工具，來捕捉上位性相互作用的重要信息。 --單層AE+分類器范例實(shí)現(xiàn)-1范例實(shí)現(xiàn)-11按下<學(xué)習(xí)>，AE展開訓(xùn)練范例實(shí)現(xiàn)-1范例實(shí)現(xiàn)-11匯入AE的潛藏空間向量范例實(shí)現(xiàn)-1范例實(shí)現(xiàn)-1型里。如下圖所示：降維分類復(fù)習(xí)剛才的步驟范例實(shí)現(xiàn)-1范例實(shí)現(xiàn)-1范例實(shí)現(xiàn)-1型里。如下圖所示：范例實(shí)現(xiàn)-1范例實(shí)現(xiàn)-1范例實(shí)現(xiàn)-1 匯入范例實(shí)現(xiàn)-1分類器范例實(shí)現(xiàn)-1范例實(shí)現(xiàn)-1范例實(shí)現(xiàn)-1輸出結(jié)果：--StackedAE+分類器1?多個(gè)AE逐層堆棧以產(chǎn)生堆棧式自動(dòng)編碼器（SAE）。AE_1設(shè)計(jì)一個(gè)分類器：?一個(gè)是從SAE和分類器遷移過來的整合模型。從從AE_1輸出結(jié)果：輸出結(jié)果：優(yōu)化模型：行優(yōu)化動(dòng)作。?優(yōu)化完成，會(huì)輸出IR檔案。1：進(jìn)入優(yōu)化器的工作區(qū)(x86)\IntelSWTools\openvino\d