生成对抗网络

搜索
登录

生成对抗网络

文章数：1篇

通过生成对抗网络模型进行微生物组模拟

在本文介绍了一个新颖的菌群模拟模型MB-GAN，并表明它可以模拟高保真微生物组丰度。作者通过修改鉴别器网络，从而纳入基于菌群多样性的测量。与原始GAN框架相比，此算法可以快速、稳健地收敛。因此，可以在无需明确建模的情况下轻松地基于一组输入的微生物组丰度来模拟新的数据集。在真实的数据研究中，作者证明了模拟的菌群丰度具有相似的数据特征，包括一阶（样本水平属性，如稀疏性和多样性）和二阶特性（分类群间的相关性）。总之，MB-GAN通过为真实数据提供高保真度的模拟数据，可以评估各种类型的菌群研究。

菌群模拟生成对抗网络深度学习