RIKEN开发了一种将CNN应用于非图像数据的方法

检测表现型或类标签的微小变化，如基因组分析中使用的那些，是一项重要但富有挑战性的任务。即使有足够的数据，识别基因或相关特征也不容易。

众所周知，CNN是一种有效的图像数据处理方法，但在需要处理RNA序列数据等非图像数据的基因研究中，应用起来比较困难。

理研是日本最大的基础和应用科学研究机构。在他们的DeepInsight项目中，研究人员将非图像数据转换为图像格式，以有效地应用CNN。使用MATLAB^®为了将相似的元素放在一个集群中，研究小组对非图像数据进行了特征提取，并确定了隐藏的机制。