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它的核心能力在于自动学习特征。传统算法需要人工设计规则(比如,先找边缘、再识别形状),而DNN能通过海量数据自己发现规律。训练时就像教小孩认字:先猜结果,对比正确答案,再反向调整各层神经元的计算参数,经过数万次迭代后越来越精准。
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GET模型的整体思路与ChatGPT等大型语言模型相仿:通过训练数据识别基础规则(如语言语法),然后将这些规则应用于新场景。经过数据训练后,GET模型变得足够精准,可以预测未曾见过的细胞类型中的基因表达模式,并且结果与实验数据高度一致。
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