多模态数据机器学习模型及其在研究大脑神经细胞的初步应用领域

nReg在用到不尽相同数量子系统的CPU和GPU架构中的运行时近相较其他方法也具有一定绝对优势。此外，编者还建议了一可以些适当变动的因素，这些变动可以使deepManReg扩展到大得多的资料集并用到两种以上的资料类型。鉴于可用到的单肝细胞多蕴涵资料集的数量不断增加的现状，以及用到deepManReg透过综合性分析方法的绝对优势，可以见得它将成为数据分析方法简单营养不良和环境因素的流行替代可行性。尽管如此，编者无论如何分析方法可理解多蕴涵资料研读未来可以小型化的方面，比如多个脑部网络服务极限参数优化以及分析方法欧拉资料所需的测算资源，以便更加有效率地用到之外deepManReg在内的机器研读模型和工具箱。

论文信息：

Nam D Nguyen, Jiawei Huang, Daifeng Wang, A deep manifold-regularized learning model for improving phenotype prediction from multi-modal data, Nature Computational Science, 2, 38–46, 2022.

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