St_Hakky’s blog

プログラミング/心理学/人事/留学/データサイエンス/機械学習/Deep Learning/バイオインフォマティクス/日頃思ったこと/人事のデータサイエンスしてみたい

「DIET NETWORKS: THIN PARAMETERS FOR FAT GENOMICS」の論文を読んだ

こんにちは。

今日は別の研究室とうちの研究室で合同でやっているDeepLearning勉強会があり、そこで「DIET NETWORKS: THIN PARAMETERS FOR FAT GENOMICS」の論文について発表したので、その際に作った発表資料とかメモとかを投稿しようと思います。

概要とか途中はしょった部分とかもあるので、詳細を知りたい人とかはきちんと論文を読むことをおすすめします。

本論文を読む前に

読む前に知っておきたい情報はいくつかあるので、それについて書きました。

◯DeepLearningの基本的な知識

まぁ、この論文を読もうとしている人がCNNやRNNについて知らなかったり、Autoencoderについて知らないとかは無いと思いますが、普通にある前提で話が進みます。

DIET NETWORKS: THIN PARAMETERS FOR FAT GENOMICS

◯論文と実装

論文と実装は以下にあります。

実装は本家は、theanoとLasagneでかかれていましたが、Tensorflowで実装されている方もありました。

◯Slide

スライドで論文の内容をまとめました。

www.slideshare.net