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公开(公告)号:CN118446189A
公开(公告)日:2024-08-06
申请号:CN202410492248.8
申请日:2024-04-23
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
IPC: G06F40/174 , G06F40/18 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/092 , G06N3/006 , G06F18/24 , G06F18/2433 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的表格数据增强方法及装置,涉及表格数据处理领域,通过收集表格数据,对表格数据特征进行聚类,计算每个特征簇和所有特征簇并集的状态信号,输入级联的演员‑批评家智能体中驱动智能体生成新的特征,计算智能体的奖励信号;迭代进行,每次迭代后根据奖励信号依次更新批评者和演员的参数;智能体优化后,用于对待测表格数据进行处理,生成新的最优表格数据特征,得到增强后的表格数据。本发明通过优化表格数据特征空间,达到提高下游分类、回归、异常检测等各类机器学习模型的性能。
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公开(公告)号:CN118351941A
公开(公告)日:2024-07-16
申请号:CN202410376805.X
申请日:2024-03-29
Applicant: 中国科学院计算机网络信息中心
Abstract: 本发明公开了一种针对单细胞RNA测序数据的关键基因定位方法及装置,涉及机器学习和生物基因领域,本发明为每个基因特征分配一个智能体,将选择关键基因的先验知识存入智能体的内存中;令智能体根据基于先验知识进行环境知识探索,计算对应的当前状态、动作、奖励和下一状态并作为探索的环境知识存入智能体的内存中;对智能体进行行为策略提升,按照贝尔曼方程更新行为策略;使用智能体基于更新后的行为策略,对单细胞RNA测序数据集中的关键基因进行定位。本发明通过多智能体强化学习获取更佳的行为策略,提高对关键基因定位的质量,以及提升关键基因在下游任务上的表现,更好地揭示细胞群体中的异质性。
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