09:56
官方账号arXiv cs.LG@Rong Fu, Yongtai Liu, Xiaowen Ma, Haoyu Zhao, Shuo Yin, Yiqing Lyu, Long Zhang, Wangyu Wu
精选
推荐理由：你要是做免疫组库时间序列分析，这个模型把神经ODE和Transformer揉在一起，能处理克隆动态和复发，比静态模型强。
神经ODE
共 1 条相关 AI 资讯
7月21日
09:56
DynImmune-BERT是一种连续时间免疫组库模型，用于患者免疫状态预测。该模型结合了深度自适应中心对数比初始化、克隆存在门控神经ODE动态和边界邻域自注意力。它通过低秩元适配器初始化复发克隆型，参数数量独立于观察到的克隆数。在纵向T细胞受体库数据集上的评估显示，事件感知的时间建模能增强静态编码器性能，但小规模外部队列需谨慎解读。