基于代码理解MAFN
📖 论文阅读记录1. 基本信息 论文题目：Multi-View Adaptive Fusion Network for Spatially Resolved Transcriptomics Data Clustering 作者/机构：China University of Geosciences 会议/期刊：IEEE TRANSACTIONS 年份：DECEMBER 2024 论文链接：MAFN_IEEE 2. 方法总览 总体框架： 关键技术路线： spatial graph G1(euclidean distance & r), feature graph G2(cosine similarity & kNN) Inter-View Complementary Features Learning (GCN) Intra-View Discriminative Features Learning(GCN + Lc –> (S-I)^2) Cross-View Attention Module...
Deep Fusion Clustering Network
📖 论文阅读记录1. 基本信息 论文题目：Deep Fusion Clustering Network 作者/机构：National University of Defense Technology 会议/期刊：AAAI 年份：2021 2. 研究背景 研究领域：深度聚类 主要问题： 缺乏动态融合机制来选择性整合和精炼图结构与节点属性的信息以达成共识表示学习； 未能从双方提取信息以生成鲁棒的目标分布（即“真实”软标签）。 相关工作： 属性图聚类 目标分布生成 3. 核心贡献 ✨ 创新点：通过SAIF模块实现AE与IGAE的特征深度融合 4. 方法 SAIF总体框架： 标号： Fusion-based Autoencoders Structure and Attribute Information Fusion Joint loss and Optimization 5. 实验 数据集： ...
单细胞算法典型任务
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