AutoDTI++: deep unsupervised learning for DTI prediction by autoencoders

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
ISSN
1471-2105
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Englisch
Anmerkungen
online resource.

Erschienen in
AutoDTI++: deep unsupervised learning for DTI prediction by autoencoders ; volume:22 ; number:1 ; day:20 ; month:4 ; year:2021 ; pages:1-19 ; date:12.2021
BMC bioinformatics ; 22, Heft 1 (20.4.2021), 1-19, 12.2021

Urheber
Sajadi, Seyedeh Zahra
Zare Chahooki, Mohammad Ali
Gharaghani, Sajjad
Abbasi, Karim
Beteiligte Personen und Organisationen
SpringerLink (Online service)

DOI
10.1186/s12859-021-04127-2
URN
urn:nbn:de:101:1-2021060620211719394979
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
14.08.2025, 10:51 MESZ

Datenpartner

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Beteiligte

  • Sajadi, Seyedeh Zahra
  • Zare Chahooki, Mohammad Ali
  • Gharaghani, Sajjad
  • Abbasi, Karim
  • SpringerLink (Online service)

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