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發(fā)視頻基于樹(shù)狀結(jié)構(gòu)Parzen估計(jì)方法的超參數(shù)優(yōu)化方法
2021-04-13 |
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資料介紹
宏基因組序列組裝在計(jì)算和內(nèi)存上面臨著巨大挑戰(zhàn)。 Sparc（ Spark Reads Clustering）是基于 Apache Spark的宏基因組序列片段聚類算法，為來(lái)自下一代測(cè)序技術(shù)的數(shù)十億測(cè)序片段聚類提供了一種可擴(kuò)展的解決方案。但是， Sparc算法參數(shù)的設(shè)置是一項(xiàng)非常具有挑戰(zhàn)性的工作。 Sparc算法擁有許多對(duì)算法性能有著很大影響的超參數(shù)，選擇合適的超參數(shù)集對(duì)于充分發(fā)揮 Sparc算法的性能來(lái)說(shuō)是至關(guān)重要的。為了提高 Sparc算法的性能，探索了一種基于樹(shù)狀結(jié)構(gòu) Parzen估計(jì)方法（TreParκ en estimator，TPE）的超參數(shù)優(yōu)化方法，其能夠利用先驗(yàn)知識(shí)髙效地調(diào)節(jié)參數(shù)，并通過(guò)減少計(jì)算任務(wù)加速尋找最優(yōu)參數(shù)，達(dá)到最佳聚類效果，從而避免昂貴的參數(shù)探索。對(duì)長(zhǎng)序列片段（ Pacbio）和短序列片段（CAMI2）進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，該方法在改善 Sparo算法性能方面有著良好的效果。
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