京橋のバイオインフォマティシャンの日常

データ分析、コマンドライン、プログラミングについての技術資料・自己アップデート・悩み事などをまとめています。最近、ディープラーニング関連のR言語の資料をまとめるべく注力してます。

画像データ

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

「敵対的生成ネットワーク(GAN: Generative Adversarial Networks)」は、 ディープラーニングの生成モデルの一種であり、 与えたデータから本物と偽物を見分けるように複数の学習器を用いて学習することで、 新たな画像の生成や画風の変更などができる。 …

【R言語での画像処理シリーズ(その2)】主成分分析(PCA)を用いて、画像特徴の次元圧縮をやってみた件

今回は、Karhunen-Loève変換(KL変換)という手法を使って、 ヒマワリ画像の圧縮を行ってみた*1。 この手法のデフォルトでは、 主成分分析(PCA; Principal Component Analysis)をクロップ画像に適用することで、一度、画像を主成分ベクトルに変換する。 その後…

細胞形態デジタルATLASのWebページをまとめてた件〜生体組織や細胞の光顕画像・電顕画像を中心に〜

細胞形態の画像集をATLAS(アトラス / マップ集)としてまとめた教育サイトは、 海外を含めていくつかあるが、 Google検索してもそれらWebサイトに辿り着くのは至難である。 今回、生体組織・細胞の形態学や電顕画像を主なトピックとして、 無料で公開されてい…

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

「R/Keras/TensorFlowでやるディープラーニングのすゝめ」の連載2回目です。 【1】では、ベクトルデータに対する Autoencoderを取り上げたが、 今回は、 2D Convolutional Neural Network (CNN: 畳み込みニューラルネットワーク) を使ったAutoencoderの実…