ai5 [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]Attention Is All You Need 이번 포스트는 이제는 NLP뿐만 아니라 딥러닝 전반에 유용하게 사용되고 있는 attention에 대해 다뤄보고자 한다. Abstract 주요한 sequence transduction 모델들은 인코더와 디코더를 포함하는 복잡한 RNN이나 CNN에 기반한다. 최고의 성능을 자랑하는 모델들은 attention mechanism을 이용해 인코더와 디코더를 연결한다. 이 논문에서는 recurrnece와 convolutions를 사용하지 않고 attention mechanism에 기반한 새롭고 간단한 모델인 Transformer를 소개한다. 이 모델은 2개의 기계번역 실험에서 더 parallelizable 하고 학습을 위한 시간도 크게 단축하면서 번역의 질은 더 좋은 것을 보인다. 1. Introduction RN.. 2022. 9. 20. [PyTorch]Dataset과 DataLoader 이번 포스트는 PyTorch의 Dataset과 DataLoader에 대해 알아보자. 이에 앞서 이전 포스트에서 텐서의 개념에 대해 먼저 공부하고 오는 것이 도움이 될 것이라 생각한다. [PyTorch]Tensor-part2 이번 포스트는 Tensor-part1에 이어지는 내용을 다루고자 한다. 이전 포스트를 아직 확인하지 못했다면 아래의 링크로 들어가 먼저 보고 오면 더 좋을 것 같다. [PyTorch]Tensor-part1 텐서의 특징 텐서는 dream-be.tistory.com Dataset Dataset은 torch.utils.data.Dataset을 이용하여 PyTorch에서 제공하는 pre-loaded dataset을 불러오는데 사용한다. 이와 더불어 개별 데이터를 처리하는 하위 클래스 함수들로.. 2022. 9. 16. [논문리뷰]Generative Adversarial Nets Abstract 이 논문에서는 적대적 과정을 통해 생성 모델을 예측하는 새로운 프레임워크를 소개한다. 이 적대적 과정은 데이터의 분포를 저장하는 생성 모델 $G$와 $G$의 데이터가 아닌 학습 데이터 샘플의 확률을 추정하는 판별 모델 $D$로 구성되어 있다. $G$의 학습 과정은 $D$가 잘못 판별하는 확률을 최대화하는 방향으로 진행한다. 저자는 이 프레임워크가 minimax two-player game 게임이라고 설명한다. 자세한 내용은 본문에서 다시 나온다. 임의의 $G$와 $D$의 공간에서, unique solution이 존재한다. $G$가 학습 데이터를 모방하고 $D$의 판별 확률은 50%가 된다. $G$와 $D$가 MLP로 정의하면, 전체 시스템이 backpropagation(역전파)로 학습할 .. 2022. 9. 13. 이전 1 2 다음
