采用遺傳算法優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)模型在育種中的實(shí)踐

摘要： 近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在多個(gè)領(lǐng)域都取得了顯著的突破，成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)研究的核心工具。特別是在生物育種領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)模型為性狀預(yù)測、基因選擇和功能注釋等任務(wù)提供了強(qiáng)大的支持。但由于生物數(shù)據(jù)的特殊性，如高維度、大量未標(biāo)注數(shù)據(jù)等，傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型往往難以直接應(yīng)用。為解決此問題，研究者開始考慮遺傳算法對模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。遺傳算法作為一種模擬自然進(jìn)化過程的全局搜索方法，可以系統(tǒng)地探索模型的參...