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研究文章

ACNNT3:预测基于序列的细菌III型分泌效应的注意- cnn框架

表1

与主流深度学习方法的比较。


方法

ACNNT3	0.919	0.944	0.967	0.922	0.968
DenseNet	0.850	0.907	0.942	0.870	0.951
VGG16	0.846	0.892	0.934	0.847	0.937
ResNet	0.609	0.691	0.838	0.552	0.795
美国有线电视新闻网	0.780	0.842	0.901	0.776	0.904
LSTM	0.875	0.933	0.959	0.909	0．961

粗体的值表示最好的预测结果。

年度文章奖:由主编评选的2020年杰出研究贡献。阅读获奖文章．