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一种基于深度学习的多模态特征重要性引导网络制造技术
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文档序号:46005553
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本发明涉及一种基于深度学习的多模态特征重要性引导网络,包括征重构模块、特征选择模块和分类器;特征重构模块通过掩码自动编码器模拟并修复输入数据中的缺失值;所述输入数据为AML患者的多模态临床数据;特征选择模块基于自注意力机制动态生成重构变量的...
该专利属于浙大城市学院所有,仅供学习研究参考,未经过浙大城市学院授权不得商用。
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