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

R - Keras

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…

画像解析関連のRパッケージについて調査してみた件 〜ANTsRNetを用いた、RにおけるU-NETの実装事例〜

今回、画像処理・画像解析に関するRパッケージを調査したので、見つかったパッケージを(広く浅く)紹介する。 調査対象は、CRAN、Bioconductor、Neuroconductor (= GitHub/CRAN) とかで、検索キーワードは、imag(e), microscop(y) あたりで調べた。 あと、…

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 …