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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,191 - 2,195 (5page)
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In this paper, we implement a deep learning model to identify associations between microRNAs and drug resistance. The proposed model employs kmer algorithms, autoencoders, and mol2vec for sequence embedding, and utilizes datasets that are meticulously filtered based on Euclidean distance, cosine similarity, and Mahalanobis distance for negative data selection. The features of this data are then integrated using a CNN and analyzed for patterns using a Bi-LSTM. This approach allows for a comprehensive understanding of the multidimensional characteristics of the data and enables reliable predictions.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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