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sparseBottleneck：一个稀疏的瓶颈神经网络，通过其基因表达来预测神经元的电生理特性-源码
开发工具:
文件大小: 401mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-15
详细说明：探索性分析和可视化神经补丁序列数据的稀疏瓶颈网络
稀疏的瓶颈神经网络，可以根据基因表达预测神经元的电生理特性。 这里的工作是“稀疏瓶颈网络的探索性分析和可视化神经补丁序列数据”论文的扩展： : 。
要求：
特别是TensorFlow和Keras。 我们为TensorFlow使用了1.13.1版本，为Keras使用了2.2.4版本（ ）。 Glmnet，一个用于拟合带有ridge和lasso（ ）惩罚的广义线性模型的软件包。 这些笔记本尚未经过TensorFlow 2的测试。
对于稀疏的瓶颈神经网络框架和线性模型，交叉验证平均需要10分钟左右。 如果执行一次，则可以对数据进行腌制，因此无需每次都重新运行模型进行绘图。 检查KerasSavedModels/scala_2020和KerasSavedModels/gouwens_2020是否有腌制结果。 实际上，这些可以直接在笔记本
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