带有元数据的文本的最小监督分类 该项目提供了一个对文本与元数据进行分类的弱监督框架。 安装 为了进行培训，强烈建议您使用GPU。 凯拉斯 该代码基于Keras库。 您可以找到安装说明。 相依性 该代码是用Python 3.6编写的。 依赖关系总结在文件requirements.txt 。 您可以像这样安装它们： pip3 install -r requirements.txt 快速开始 要在我们的论文中再现结果，您需要首先下载。 我们的论文中使用了五个数据集。 不幸的是，由于我们对数据提供者的承诺，因此无法发布GitHub-Sec数据集。 其他四个数据集可用。 解压缩下载的文件后，您可以分别看到对应于这四个数据集的四个文件夹。 数据集 文件夹名称 ＃文件 ＃班 类名（该类中的#Repository） bio/ 876 10 序列分析（210），基因组分析（176），基因表达（6

蛤 整个幻灯片图像上的数据高效和弱监督计算病理学。 自然生物医学工程 | | | TL; DR： CLAM是一种高通量且可解释的方法，可使用幻灯片级别的标签对数据进行有效的整个幻灯片图像（WSI）分类，而无需任何ROI提取或补丁级别的注释，并且能够处理多类子类型化问题。 经过训练的模型在三个不同的WSI数据集上进行了测试，可适应WSI切除和活检以及智能手机显微镜图像（显微照片）的独立测试队列。 CLAM：基于深度学习的管道，可进行高效数据和无监督的全幻灯片级别分析 ••••••••预打印•演示•引用 CLAM如何工作？ 聚类约束的注意力多实例学习（CLAM）是一种基于深度学习的弱监督方法，该方法使用基于注意力的学习来自动识别具有较高诊断价值的子区域，以便准确地对整个幻灯片进行分类，同时还利用实例代表区域上的高级别聚类，以约束和完善特征空间。 :copyright: Mahmood Lab-此代码在GP