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文档简介

本发明涉及基于MOE策略的生物靶点发现方合模型中的所有专家网络并行处理其分配到的注于特定的数据特性，从而提高整个模型的性2步骤3、专家混合模型中的所有专家网络并行处理其分配到的数据部分，输出高维特步骤2.2、根据特征向量，利用Gumbel算子为输入数据的不同部分分配对应的专家网述专家网络包括特征贡献热图和专家间的任处理模块，用于专家混合模型中的所有专家网络并行处理其分配到的评估模块，用于通过敏感性分析方法对专家网络输出进行扰动，评估各3存在显著不足，亟需一种能够兼顾准确性和可解释性的基于混合专家模型（Mixtureof[0004]本发明的目的是针对现有技术的不足，提出了一种基于MOE策略的生物靶点发现4处理模块，用于专家混合模型中的所有专家网络并行处理其分配到的数据部分，为了解决现有方法在生物靶点发现中的效率、准确性和可解释性问题，如图1所5,其中IEl是专家网络数量，从Gumbel分布中采样独立噪声值6择了哪些向量。利用该掩码通过在和输入数据之间应用Hadamard乘积（逐元素乘7e对预测结果的敏感性。表示专家e对结果的平均贡献，表示第j个样本在专家e上的敏在实施例1的基础上，本申请实施例2提供了更具体的基于MOE策略的生物靶点发8特征或功能域信息。每个专家网络使用深度神经网络对其分配到的数据部分进行特征提直观地评估每个专家在整个靶点发现过程中的作9现差异。所有实验均在具有NVIDIAA100GPU的服务器上运行，确保大规模数据的计算效处理模块，用于专家混合模型中的所有专家网络并行处理其分配到的数据部分，

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