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。
バイオ関係の話:SNPとは
雰囲気は掴んでおく必要があります。以下の資料とかでだいたい雰囲気はつかめると思います。
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。
- [1611.09340] Diet Networks: Thin Parameters for Fat Genomics
- GitHub - adri-romsor/DietNetworks
- Diet Networks: Thin Parameters for Fat Genomics | OpenReview
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。