近日,上海交通大学医学院分子医学研究院杨朝勇团队和仁济医院泌尿外科郑军华团队在 Nature Biotechnology(IF = 46.9)发表重要研究成果。该研究发展了高灵敏、高分辨的空间转录组学测序新技术Decoder-seq,并运…
Encoder-Decoder是一种常用的模型架构,广泛应用于序列到序列(Seq2seq)学习问题中。它由两个主要组件——编码器(Encoder)和解码器(Decoder)组成。 编码器负责把输入序列转换为一个固定长度的向量,该向量包含输入序列的所有信息;而解码器根据此向量生成目标序列。在训练阶段,给定输入序列和它们对应的目标序列,编码器可以...
首先,Decoder-seq通过3D树状纳米基底将条形码的修饰密度提高约一个数量级,进而提高组织mRNA捕获效率,从而提高了基因的检测灵敏度。其次,Decoder-seq利用微流控辅助编码,可生成空间分辨率灵活的编码点阵(50、25、15和10 μm)。此外,正交编码策略生成的确定性组合条形码显著减少了编码DNA种类,且无需解码步骤,极大地降低实...
结果显示,Decoder-seq平台具有更高的mRNA捕获效率,检测到大约37,663个独特基因,且两次独立生物学重复之间的基因和UMI分布高度一致,证明其可靠性与重复性。比较其mRNA捕获效率,他们发现Decoder-seq比此前的策略多鉴定到39%的基因,且在15 μm...
seq2seq顾名思义就是模型的输入和输出均是序列(sequence),机器翻译模型是seq2seq的一典型例子。 RNN-Encoder-Decoder模型 1、机器翻译模型 机器翻译模型 上图的机器翻译模型由左边的多对一RNN(many to one)和右边的一对多RNN(one to many)组成,左边绿色部分是编码器(encodeer),右边紫色部分是解码器(decodeer)。
Seq2Seq(是 Sequence-to-sequence 的缩写),就如字面意思,输入一个序列,输出另一个序列。这种结构最重要的地方在于输入序列和输出序列的长度是可变的。例如下图: 如上图:输入了 6 个汉字,输出了 3 个英文单词。输入和输出的长度不同。 Seq2Seq 的由来 ...
「Seq2Seq」和「Encoder-Decoder」的关系 Seq2Seq(强调目的)不特指具体方法,满足「输入序列、输出序列」的目的,都可以统称为 Seq2Seq 模型。 而Seq2Seq 使用的具体方法基本都属于Encoder-Decoder 模型(强调方法)的范畴。 总结一下的话: Seq2Seq 属于 Encoder-Decoder 的大范畴 ...
最基础的seq2seq模型包含了三个部分,即encoder、decoder以及连接两者的中间状态向量,encoder通过学习输入,将其编码成一个固定大小的状态向量s,继而将s传给decoder,decoder再通过对状态向量s的学习来进行输出。 图中每个box代表一个rnn单元,通常是lstm或者gru。其实基础的seq2seq是有很多弊端的,首先encoder将输入编码为...
最基础的Seq2Seq模型包含了三个部分,即Encoder、Decoder以及连接两者的中间状态向量,Encoder通过学习输入,将其编码成一个固定大小的状态向量S,继而将S传给Decoder,Decoder再通过对状态向量S的学习来进行输出。 图中每一个box代表了一个RNN单元,通常是LSTM或者GRU。其实基础的Seq2Seq是有很多弊端的,首先Encoder将输入编...
最基础的Seq2Seq模型包含了三个部分,即Encoder、Decoder以及连接两者的中间状态向量,Encoder通过学习输入,将其编码成一个固定大小的状态向量S,继而将S传给Decoder,Decoder再通过对状态向量S的学习来进行输出。 图中每一个box代表了一个RNN单元,通常是LSTM或者GRU。其实基础的Seq2Seq是有很多弊端的,首先Encoder将输入编...