Parallel Bayesian Network Structure Learning for Genome-Scale Gene Networks
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Parallel Bayesian Network Structure Learning for Genome-Scale Gene Networks
Learning Bayesian networks is NP-hard. Even with recent progress in heuristic and parallel algorithms, modeling capabilities still fall short of the scale of the problems encountered. In this work, we present a massively parallel method for Bayesian network structure learning, and demonstrate its capability by constructing genome-scale gene ...
2015年3月9日
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