机构名称：
¥ 1.0
有效的计算或Levenshtein distance是一种用于评估序列相似性的普遍指标，随着DNA存储和其他生物学应用的出现，引起了显着的关注。序列嵌入将Levenshtein的距离映射到嵌入向量之间的调用距离，已成为一种有前途的解决方案。在本文中，提出了一种基于泊松再生的新型基于神经网络的序列嵌入技术。我们首先提供了对嵌入维度对模型性能的影响的理论分析，并提出了选择适当的嵌入性识别的标准。在此嵌入维度下，通过假设托管式分离后的固定长度序列之间的levenshtein距离来引入泊松式，这自然与左环特链距离的定义相一致。此外，从嵌入距离的分布的角度来看，泊松回归大约是卡方分布的负面对数可能性，并在消除偏度方面提供了进步。通过对实际DNA存储数据的全面实验，我们证明了与最新方法相比，采用方法的出色性能。
Levenshtein距离嵌入DNA存储的泊松回归
主要关键词
相关文件推荐
