統計学・機械学習を自分なりに概観してみた
＊この記事は統計学や機械学習を専門としていない学生が書いた主観的なまとめ記事です。間違いが含まれている可能性があります。 統計学・機械学習を学んでいると、たくさんの手法や考えが出てきてよくわから...
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ImageJの基本的な機能まとめ
ImageJはNIHで開発されたJavaベースの画像処理ソフトウェアです。 生物学研究では標準的に使われています。 ImageJはオープンソースのため多数のディストリビューションが存在しますが、...
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MATLAB版CaImAnの使い方とデコンボリューション
前回の記事はPython版のCaImAnの使い方について説明しました。 今回の記事では、MATLAB版のCaImAnの使い方から内部のアルゴリズムの中身、さらに取り出したカルシウム信号をスパイク...
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医療画像用Deep Learningツール「NiftyNet」
NiftyNetはTensorFlowをベースにした医療画像用Deep Learningツールであり、プラットフォームです。 日本語資料が無かったため、ここで紹介します。 特徴としては、 NIf...
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JuliaでNeural ODE (DiffEqFluxライブラリ)
2018年のNeurIPSで話題になったNeuralODEですが、Juliaで簡単に出来るパッケージ「DiffEqFlux.jl」が出たようです。 論文：https://arxiv.org/ab...
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BiocondaでRNA-seq解析をやってみる
シークエンス解析はデータが大量にあってとても興味深いですが、専門性が高いソフトが使われているので敷居が高いです。 あまり知らないフトをたくさんPCにインストールするのは、管理が大変そうなので躊躇...
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PyroでDeep Kernel Learning
Deep Kernel Learningは深層学習とガウス過程の組み合わせた手法で、ベイズ深層学習の１つになります。 方法としては、ガウス過程のカーネルの入力にディープニューラルネット(DNN)...
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Pyroでノンパラメトリックベイズ
ノンパラメトリックベイズは無限次元のベイズモデルと言われます。 前回の記事でやったガウス過程もノンパラメトリックベイズですが、もうひとつ有名なものはディリクレ過程です。 理論的な説明は、「ノンパ...
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Pyroでガウス過程を実装する
ガウス過程は、もともとは連続時間確率過程の1つですが、確率モデルとして機械学習への応用されています。 要点としては、ガウス過程とは無限次元の多変量ガウス分布であるということです。 関数だとすると...
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確率的プログラミング言語を使ってみる（Pyro）
確率的プログラミング言語は、ベイズ統計モデリングに使われます。 R言語でStanやBUGS、JAGSを使う方法は書籍などがいくつもあって一般的だと思います。 Pythonの確率的プログラミングの...
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Brian2で神経活動シミュレーション
神経活動をコンピュータ上でシミュレーションする研究は以前から行われています。 シミュレータとしてはイェール大学のNEURONが有名ですが、他にも様々なソフトがあります。 今回はその中でも、去年(...
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Haskellに入門してみる
「関数型プログラミングをやってみたい」と思ったのでHaskellを始めることにしました。 環境はLinux OS(Ubuntu)です。 インストール方法 以下のサイトで自分のOSを選択するとイン...
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ImageJ(Fiji)でU-Netを用いた細胞認識をする方法
細胞の認識(ここでは細胞の領域のピクセルを取り出すことを指す)は、生物学研究にとってかなり汎用的な作業になります。 従来の方法としてよくあるのは、平均化フィルタによってノイズを軽減し、その後閾値...
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バイオインフォマティクス解析の種類をまとめる（メモ）
バイオインフォマティクス解析について、たくさんの種類があるのでメモとしてまとめます。 書籍は講談社サイエンティフィックの「よくわかるバイオインフォマティクス入門」が分かりやすいと思います。 ツー...
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理論神経科学のまとめ（メモ）
理論神経科学に関する個人的なまとめです。 書籍は東京大学出版会の「脳の計算論」が参考になると思います。 理論 神経の活動を数式で表す。 神経といっても動物種や組織によって細胞は多様であるため、簡...
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IBMのTensorFlow-LMSで大きなネットワークを学習する
前回の記事では、PyTorchでモデル並列化をして巨大なネットワークの学習法を記事にしましたが、 今回はTensorFlowで巨大なネットワークの学習を行います。 方法としてはUnified M...
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Kipoiでゲノミクスの深層学習をやってみる
ゲノミクスの分野でも深層学習を活用したモデルがいくつかあります。 例えば、塩基配列からDNA・RNA結合タンパク質への結合能を予測するDeepBindや、塩基配列からエピジェネティックな修飾を予...
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Neural Network Consoleなら簡単にDeep Learningができる（GPU, Windows）
Neural Network ConsoleはSonyが作っているツールで、GUI操作で簡単にDeep Learningができます。 クラウド版は基本有料ですが、自分のPCで使うローカル版は無料...
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分かりやすい方法でDeep learning環境構築（Ubuntu、NVIDIAドライバ、CUDA、cuDNN）
この記事では、Linuxの初心者向けに、できるだけCUIコマンドを使わない分かりやすい方法でdeep learning環境構築方法を紹介します。 最近ではAWSのような外部のサーバーを利用する方...
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異なるバージョンのCUDAを使い分ける単純な方法
前記事(https://qiita.com/takeajioka/items/429451db33051da83e54 ) では、UbuntuでのDeep Learning環境の構築方法について...
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