生物序列中的序列和结构基元学习，借助卷积神经网络实现，类别标识为leetcode-pysster

颜色分类leetcode pysster：一个序列结构分类器 使用卷积神经网络学习生物序列中的序列和结构基元 pysster 是一个 Python 包，用于在生物序列数据上训练和解释卷积神经网络。 序列按学习序列（和可选的结构）模体分类，该包提供合理的默认参数、超参数优化程序和可视化学习模体的选项。 该软件包的主要特点是： 多类和单标签或多标签分类 超参数调整（网格搜索） 从位置和类别丰富以及主题共现方面对学习主题的解释 支持输入字符串超过用户定义的字母表（例如适用于 DNA、RNA、蛋白质数据） 可选使用结构信息、手工特征和循环层 无缝 CPU 或 GPU 计算 如果您发现我们的工具对您的工作有用，请引用随附的生物信息学论文 ()。 如果您遇到错误、缺少文档或有功能请求，请随时提出问题。 安装 pysster 与 Python 3.5+ 兼容，可以从 PyPI 或 GitHub 安装。 从 GitHub 安装最新版本： git clone https://github.com/budach/pysster.git cd pysster pip3 install . 从 PyPI 安装