Adaptive branch-gated fusion of dual autoencoder latent representations improves head and neck squamous cell carcinoma classification and supports exploratory candidate gene prioritization
यह अध्ययन एक अनुकूलन योग्य डीप लर्निंग फ्रेमवर्क पेश करता है जो हेड एंड नेक स्क्वैमस सेल कार्सिनोमा के सुदृढ़ वर्गीकरण को प्राप्त करने और जैविक जांच के लिए उम्मीदवार जीनों की प्राथमिकता तय करने में सहायता करने के लिए ड्यूल ऑटोएनकोडर्स से डिटरमिनिस्टिक और प्रोबेबिलिस्टिक लेटेंट रिप्रजेंटेशन को फ्यूज करता है।