논문리뷰2 [논문리뷰]DISCo: Deep learning, Instance Segmentation, and Correlations for cellsegmentation in calcium imaging 이번 포스트에서는 Calcium Imaging과 관련된 segmention을 다룬 DISCo에 대해 공부한 것을 정리해보고자 한다. Abstract: 칼슘 이미징은 신경생리학에서 중요한 도구 중 하나이다. 이를 통해 단일 세포 해상도에서 수백 개의 세포들의 신경적 활동을 병렬적으로 관찰할 수 있기 때문이다. 칼슘 이미징을 통해 얻은 데이터를 사용하기 위해 녹화된 영상으로부터 개별 세포들의 활동을 추출해야 한다. 이를 위해 이 논문에서는 DISCo를 제안한다. DISCo는 픽셀 간의 상관관계를 계산하여 기록의 시간 정보를 계산적으로 효율적인 방식으로 사용하고 이를 형상 기반 정보와 결합하여 활성 및 비활성 셀을 식별한다. 처음에는 두 개의 픽셀이 하나의 세포에 속하는지 예측하는 것을 학습한다. 이를 통해 .. 2022. 11. 20. [논문리뷰]Playing Atari with Deep Reinforcement Learning Abstract 이 논문은 강화 학습을 이용해서 고차원 sensory를 입력으로 받아 성공적으로 control policy를 학습하는 최초의 딥러닝 모델을 소개한다. 모델은 Q-learning으로 학습한 CNN이고 input은 raw pixel이고 output은 미래의 reward를 추정하는 value function이다. 저자는 해당 논문의 방법을 7개의 Atari 2600게임을 Arcade Learning environment에서 적용했다. 결과적으로 6개의 게임에서 이전의 모든 접근법의 결과를 상회하는 성능을 보여주었고 3개의 게임에서는 게임 전문가의 결과 보다 더 나은 결과를 보였다. 1. Introduction vision과 speech와 같은 고차원의 sensory input으로부터 agent.. 2022. 9. 5. 이전 1 다음
