scTGCL: A Transformer-Based Graph Contrastive Learning Approach for Efficiently Clustering Single-Cell RNA-seq Data
यह शोध पत्र scTGCL का प्रस्ताव करता है, जो एक नवीन ट्रांसफॉर्मर-आधारित ग्राफ कंट्रास्टिव लर्निंग फ्रेमवर्क है जो उच्च-आयामी सिंगल-सेल आरएनए-सीक (scRNA-seq) डेटा के क्लस्टरिंग में मौजूदा अत्याधुनिक विधियों की तुलना में बेहतर सटीकता, व्याख्यात्मकता और कम्प्यूटेशनल दक्षता प्राप्त करने के लिए मल्टी-हेड सेल्फ-अटेंशन को सुदृढ़ ऑग्मेंटेशन रणनीतियों के साथ एकीकृत करता है।