학부연구생/Papers 5

논문 리뷰 | SqueakOut: Autoencoder-based segmentation of mouse ultrasonic vocalizations

April, 2024Gustavo M. Santana, Marcelo O. Dietrich https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.04.19.590368v1 https://github.com/gumadeiras/squeakout0. Abstract쥐는 social communication에 중요한 USVs (Ultrasonic Vocalizations)를 방출함noise 제거 등의 spectrograms에서 USV를 정확하게 segmentation하는 것이 아직 challenge로 남아있음12,954개의 dataset(명시적으로 USV segmentation에 대해 주석이 달린 spectrograms)을 사용해서 SqueakOut을 개발 (USV의 spectrog..

논문 리뷰 | Masked Autoencoders for Point Cloud Self-supervised Learning

리뷰 날짜: 2024.09.24March 2022Yatian Pang, Wenxiao Wang, Francis E.H. Tay, Wei Liu, Yonghong Tian, Li Yuanhttps://arxiv.org/abs/2203.06604https://github.com/Pang-Yatian/Point-MAEPrerequisitePoint Cloud3차원 공간에 퍼져있는 여러 point의 집합3D 모델을 구성하는 기본 단위sparse한 성질을 가짐 -> data의 크기에 비해 얻을 수 있는 정보가 적음Self-supervised Learningunlabeled data에서 latent feature를 학습하는 방식data 자체에서 supervision label을 생성하고, 모델이 data의 일부를 ..

논문 리뷰 | Inferring gene regulatory networks from single-cell gene expression data via deep multi-view contrastive learning

리뷰 날짜: 2024.07.18January 2023Zerun Lin, Le Ou-Yanghttps://academic.oup.com/bib/article/24/1/bbac586/6965907PreliminarySiamese Neural Network구조가 유사한 두 네트워크들로 구성weight을 공유함training 과정두 개의 input에 대한 embedding을 구함두 embedding 사이의 거리를 구함두 입력이 같은 클래스에 속하면 거리를 가깝게, 다른 클래스에 속하면 거리를 멀게 학습시킴장점소량의 데이터만으로 학습 가능 (one-shot learning을 위해 개발되었으므로)embedding으로 변환한 후에 별도의 classifier를 붙여 feature extractor로 사용 가능Contr..

논문 리뷰 | Machine learning for single-cell genomics data analysis: recent(2019-2020) advances in ML approaches developed to analyze single-cell transcriptomic and epigenomic data

리뷰 날짜: 2024.02.052021Félix Raimundo, Laetitia Meng-Papaxanthos, Céline Vallot, Jean-Philippe Verthttps://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2452310021000172PreliminaryGaussian noise- 정규분포를 가지는 noise- 일반적인 noise로 어느 정도 랜덤하며 자연계에서 쉽게 볼 수 있다. Overdispersion- the observation that variation is higher than would be expected- Overdispersion is often mentioned together with zero-inflation, b..

논문 리뷰 | 도메인 적응을 활용한 딥러닝 기반의 단일 세포 RNA 시퀀싱 데이터의 세포 타입 예측(Deep learning-based cell types prediction for single cell RNA sequencing dataset using domain adaptation)

리뷰 날짜: 2024.01.10한국정보과학회 2022.06박채린, 채희준https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE11113485 PreliminaryDomain Adaptation- 라벨이 불충분하거나 존재하지 않는 목표 도메인에서 효과적으로 추론하는 모델을 학습하기 위해 라벨이 풍부하고 목표 도메인과 관련이 있는 소스 도메인을 이용하는 방법론- 라벨이 없는 데이터에 라벨을 생성하기 위해 관련은 있지만 동일하지 않은 라벨이 있는 데이터로 모델을 학습하여 라벨이 없는 데이터의 라벨을 예측할 수 있다. 그러나 라벨이 있는 데이터와 없는 데이터는 두 데이터의 실험 조건이나 방법, 기계 등에 따라 데이터의 분포가 다를 수 있다. 따라서 데이터셋간의 분..