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SAM:结构不可知模型的代码(https
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2021-05-27
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结构不可知模型:因果图的对抗学习 此版本是SAM的新版本,使用结构门和功能门 注意:此代码是SAM V2的代码,对于最新的(V3),请暂时检查CDT包( ) PyTorch中的代码。 链接到本文: : SAM的(旧)代码可在上找到。本文的第一版可在上找到。 为了使用SAM: 使用pip install -r requirements.txt安装软件包pip install -r requirements.txt 。 对于PyTorch,请访问: ://pytorch.org 使用以下命令安装软件包: python setup.py develop --user 通过包括所需的选项来执行SAM: import pandas as pd from sam import SAM sam = SAM () data = pd . read_csv ( "test/G5_v1_
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SAM-master.zip (81个子文件)
SAM-master
.gitmodules 103B
cyto
cyto_full_data.csv 418KB
cyto_full_target.csv 267B
cyto_full_log
agsam_t_res_nh-200_dagp-0_dnh-200_line-False_dagp-0.001_dlr-0.01_samp-sigmoidproba_loss-fgan_dagl-True_lamb-0.01_filt-0.5_lamb-1e-05_lr-0.01_test-1000_trai-10000_dags-0.5_use_-False 3KB
sam
__init__.py 0B
sam.py 15KB
utils
parlib.py 2KB
test_sigmoid.py 1KB
linear3d.py 3KB
graph.py 10KB
gumble_utils.py 7KB
batchnorm.py 4KB
treillis.py 2KB
All_scores_20.ods 43KB
train_graphs
artificial
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sigmoid_mix-train-20_data.csv 191KB
sigmoid_add-train-20_data.csv 192KB
linear-train-20_data.csv 191KB
polynomial-train-20_target.csv 2KB
sigmoid_add-train-20_target.csv 2KB
gp_add-train-20_target.csv 2KB
linear-train-20_target.csv 2KB
gp_add-train-20_data.csv 192KB
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NN-train-20_target.csv 2KB
gp_mix-train-20_data.csv 192KB
sigmoid_mix-train-20_target.csv 2KB
gp_mix-train-20_target.csv 2KB
generate_graphs.py 361B
syntren
syntren_1_target.csv 326B
syntren_1_data.csv 149KB
All_scores_100.ods 42KB
test_sam.py 129B
syntren
100_probaComplexInter1
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syntrenHop1_100_9_target.csv 2KB
syntrenHop1_100_6_data.csv 898KB
syntrenHop1_100_6_target.csv 2KB
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syntrenHop1_100_1_target.csv 2KB
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syntrenHop1_100_1_data.csv 897KB
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20_probaComplexInter1
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syntrenHop1_20_9_data.csv 179KB
syntrenHop1_20_0_data.csv 179KB
syntrenHop1_20_4_data.csv 180KB
CausalGEN
results
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ratio_biotic_clusterGenie3.csv_result.csv 4.74MB
ratio_biotic_clusterGenie3_target.csv 17B
ratio_biotic_clusterGenie3_data.csv 811KB
setup.py 615B
LICENSE.md 11KB
.gitignore 658B
README.md 2KB
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