摘要
本发明提供一种基于共享和特定表示学习及动态标记的多组学癌症亚型分类装置及方法,包括:共享和特定信息提取模块、共享和特定信息解耦模块、图卷积网络分类模块和动态标记样本模块;所述共享和特定信息提取模块接收多组学数据集,提取多组学数据中共享和特定信息的潜在表示;所述共享和特定信息解耦模块利用组学判别器对共享和特定进行解耦,以促进更精准的表示学习;所述图卷积网络分类模块采用注意力机制自适应融合提取的特定信息,将融合后的特定信息与共享信息分别构建网络后输入各自的图卷积网络分类器,最终输出分类结果;所述动态标记样本模块根据不确定性高的样本动态标记训练样本,重构决策边界,以增强模型的鲁棒性。
技术关键词
分类装置
标记
样本
动态
癌症亚型分类方法
模块
注意力机制
分类器
网络
重构
自动编码器
多层感知器
近邻算法
解码器
标签
节点
数据
超参数
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系统特征
输出特征
故障诊断方法
决策树模型
卷积神经网络提取
管控系统
决策
多模态传感器
动态权重分配
融合网关
生成补偿信号
生成调制信号
多模态传感器
频率
信号生成单元