本發(fā)明提供了一種基于強化學(xué)習(xí)的因果網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng),將生物分子看作變量,獲取生物分子的觀測數(shù)據(jù),并依據(jù)數(shù)據(jù)篩選變量可能的父變量,得到初始鄰域選擇后的稀疏圖;利用圖注意力網(wǎng)絡(luò)從生物分子的觀測數(shù)據(jù)以及初始鄰域選擇后的稀疏圖中提取每個生物分子的嵌入式特征;依據(jù)每個生物分子的嵌入式特征計算所有生物分子的權(quán)重向量,循環(huán)在所述權(quán)重向量上采樣,將抽取到的變量依次從后向前排序;依據(jù)打分函數(shù)為排序計算獎勵,根據(jù)獎勵在強化學(xué)習(xí)框架下更新各網(wǎng)絡(luò)的參數(shù),根據(jù)更新后的參數(shù)指導(dǎo)生成獎勵更高的變量排序;對獎勵最高的排序進行變量選擇,得到最終的生物分子因果調(diào)控網(wǎng)絡(luò);本發(fā)明提高了因果圖搜索過程的可解釋性從而提高因果結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)的精度。
聲明:
“基于強化學(xué)習(xí)的因果網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
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