Aprendizagem profunda baseada em word embedding associada a técnicas de redução de dimensionalidade aplicada a análise de variantes do SARS-CoV-2
This work aims to develop a new proposal to identify and characterize variants associated with the SARS-CoV-2 virus. The proposal uses deep learning based on word embedding associated with unsupervised learning algorithms such as t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) and Principal C...
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| Autor principal: | |
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| Outros Autores: | |
| Formato: | bachelorThesis |
| Idioma: | pt_BR |
| Publicado em: |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte
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| Assuntos: | |
| Endereço do item: | https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/46205 |
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