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标题
Linear-Scaling Kernels for Protein Sequences and Small Molecules Outperform Deep Learning While Providing Uncertainty Quantitation and Improved Interpretability
蛋白质序列和小分子的线性缩放核优于深度学习，同时提供不确定性定量和改进的可解释性
相关领域
可解释性 计算机科学 机器学习 人工智能 可扩展性 特征工程 高斯过程 回归 贝叶斯概率 Python（编程语言） 线性回归 深度学习 数据挖掘 高斯分布 数学 统计 物理 量子力学 数据库 操作系统
网址
https://doi.org/10.1021/acs.jcim.3c00601
DOI
10.1021/acs.jcim.3c00601 doi
其它 期刊：Journal of Chemical Information and Modeling
作者：Jonathan Parkinson; Wei Wang
出版日期：2023-07-27
求助人
不丹 在 2024-12-26 16:59:40 发布自中国台湾，悬赏 10 积分
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