京橋のバイオインフォマティシャンの日常

南国のビーチパラソルの下で、Rプログラムを打ってる日常を求めて、、Daily Life of Bioinformatician in Kyobashi of Osaka

グラフ可視化

R/Keras/TensorFlowでやる『ディープラーニング(Deep Learning)』のすゝめ【その2】教師なしニューラルネットワーク Autoencoder with 2D CNNの実装、そして色ムラ・ノイズ除去(Denoising)をやってみた件

はじめに R/Kerasのセットアップ MNISTデータの準備 Autoencoder with 2D CNN のモデル構築 ちょっとした関数の説明 DLモデルの出力 結果の評価 色ムラに対するDenoising Autoencoder 色ムラがある手書き文字の生成 Autoencoder for denoising モデルの構築 …

R/Keras/TensorFlowでやる『ディープラーニング(Deep Learning)』のすゝめ【その3】敵対的生成ネットワーク (GAN)による教師なし画像生成(image generation)をやってみた件

はじめに 関連パッケージのインストール・ロード ministデータセットをダウンロードする 7のみのデータを抽出して、アレイ形式に変換してノーマライズする 生成器モデル (1) Generatorモデル (生成器モデル)の作成(1) Discriminatorモデル (識別器モデル)の…

【R言語と学術論文】PubMed API「RISmed」と googletrans を使って、PubMed掲載論文のAbstract和訳をRでやってみた件

はじめに Rパッケージのセットアップ PubMed全体でキーワード検索をやってみる 少し脱線して、年ごとの論文数をまとめてみた 本題に入って、googletransによる論文情報の和訳とレポート作成をやってみる まとめ 全Rコード in gist 補足 MEDLINEタグ情報*5 Pu…

R/Keras/TensorFlowでやる『ディープラーニング(Deep Learning)』のすゝめ【その1】教師なしニューラルネットワークDeep Autoencoder のsimple modelをやってみた件

はじめに Keras/TensorFlowのセットアップ 手書き文字MNISTデータセットの用意 Autoencoderのモデル構築 シンプルAutoencoderモデル 01 RStudioセッションの初期化 シンプルAutoencoderモデル 02 シンプルAutoencoderモデル 03 各モデルのlossの比較 …