摘要
本发明涉及一种基于变分自编码器和量化张量序列针对化学主方程式实现高效求解处理的方法,包括:S1:利用随机模拟算法,针对特定的生化反应进行随机模拟,得到目标分子的数量,并计算目标分子的概率分布作为数据集;S2:将目标分子的初始概率分布输入到训练好的变分自编码器中,利用变分自编码器将概率分布映射到等效倾向函数,迭代获得中间反应的等效反应倾向函数;S3:在训练好的变分自编码器中输入不同的生化反应动力学参数,得到化学主方程式的概率分布解。采用了本发明的该基于变分自编码器和量化张量序列针对化学主方程式实现高效求解处理的方法,降低了生化反应系统化学主方程式求解的复杂性,减少了训练的样本量和训练时间,为分析随机生化系统提供了有力的工具。
技术关键词
编码器
分子
重构误差
序列
索引
收集训练数据
神经网络参数
参数化方法
关注点
输入解码器
协方差矩阵
算法
格式
偏差
代表
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