【摘 要】
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为提高抗HIV活性预测的精度,采用深度学习算法,提出一种基于深度信念网络的抗HIV活性预测方法。利用BP神经网络任意精度逼近非线性函数的优点,结合多个受限玻尔兹曼机（restric
【机 构】
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新疆大学软件学院,新疆大学网络中心
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为提高抗HIV活性预测的精度,采用深度学习算法,提出一种基于深度信念网络的抗HIV活性预测方法。利用BP神经网络任意精度逼近非线性函数的优点,结合多个受限玻尔兹曼机（restricted Boltzmann machine,RBM）进行非监督逐层贪婪模式训练学习,建立深度信念网络算法模型（deep belief network,DBN）。将抗HIV活性的高温超导源数据（HTS raw data）、高温超导抑制剂（HTS%inhibition（20μM））、最大测定信号释放比率（mean max signa
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