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　　的有效性。分析器对生成器输出的抗菌性预测是否在不牺牲基因结构的同时随着时间而优化？从基因序列和所编码的蛋白质性质上来看，产生的基因序列是否与已知抗菌肽基因相似，也即是否过度拟合？问渭南亚克力鱼缸因此用来作为gans模型的案例很具优势。第二个案例，主要是考虑到蛋白质二级结构（例如α-螺旋或β-折叠）的问题，这种二级机构即使在较短的肽中也会出现。模型如下图所示，反馈gan模型题一:随时间的优化为了回答第一个问题，作者检查了在反馈过程中分析器对生成器g生成序列的预测情况。如下图所示，经过10个闭环训练后，分析器预测大部分序列都是抗菌的；经过60个闭环训练后渭南亚克力鱼缸一定数量的序列，随后输入到分析器中；分析器预测每个基因序列的有利程度，并将n个最有利的序列输入到鉴别器（discriminator）中，作为发生器必须模仿以最小化损失函数的「真实」数据。随后就和通的有效性。分析器对生成器输出的抗菌性预测是否在不牺牲基因结构的同时随着时间而优化？从基因序列和所编码的蛋白质性质上来看，产生的基因序列是否与已知抗菌肽基因相似，也即是否过度拟合？问渭南亚克力鱼缸们提出了一种新型反馈循环架构，称之为feedbackgan（fbgan）。该模型使用外部函数分析器优化合成基因序列以获得所需特性。我们所提出的这个架构具有分析器不需要可微分的优点。我们将反馈循环机用来编码可变长度蛋白质的合成dan序列。当然若要保证合成的分子可以应用于各种真实环境中，则不仅仅是要用gans生成新型的序列，还需要根据所需性质对产生的序列进行优化，例如序列对特定配体的渭南亚克力鱼缸常gan的训练一样了。随着反馈过程的继续，在每个历元中，鉴别器d的整个训练集都将被分析器中分数的生成序列所替换。结果按照上述模型的流程进行试验后，作者通过两项标准测量了fbgan

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