TCGA数据下载就易用性来说，RTCGA包应该更好用，且由于是已经下载好的数据，使用比较稳定。但是也由于是下载好的数据，不能保证数据都是全新的。TCGAbiolinks包是实时调用GDC的API，所以可以获取最新的数据。...

模型可解释问题一向都是一个玄学问题，主要核心问题在于怎么评估一个好的模型解释器。在以往的工作中，图解释性模型往往是取一个边集合，并且将边集合得到的子图预测结果与真实标签做对比然后算一个acc，然而，本文作者则认为...

多标签图像识别是一项具有挑战性的计算机视觉任务。然而，目前解决这一任务的方法复杂、计算量大、缺乏直观解释 。为了能够有效地感知不同类别物体所占据的空间区域，作者提出了一个非常简单的模块，Class-Specific Residu...

大家知道Layer Normalization是Transformer模型的重要组成之一，它的用法有PostLN和PreLN两种，论文《On Layer Normalization in the Transformer Architecture》中有对两者比较详细的分析。简单来说，就是PreLN对梯度下降...

如今在生物学研究中，差异分析越来越普遍，也有许多做差异分析的方法可供选择。但是在实际应用中，大多数人不知道该使用哪种方法来处理自己的数据，所以今天我就来介绍下目前几种常用的差异分析方法及其适用场景。...

承接上一篇BERT预训练流程的文章，今天主要通过在Transformer架构上进行改造来提升BERT训练效果，具体为：使用attention残差机制改造Transformer。其实现参考自去年年底谷歌发表的一篇论文：RealFormer: Transformer Likes R...

这篇文章是何恺明组做的一个偏实验的工作，主要是探究ImageNet预训练的模型，在迁移到其他任务比如目标检测，分割等会不会比从头训练模型的要更好。可以总结一下就是...

此次分享的文章主要关于二阶信息在图像分类中的应用。从Alexnet起，深度神经网络飞速发展，取得了一系列骄人的成绩。总体来说，深度分类网络主要分为两个部分：特征提取和分类器。无论是VGG还是GoogleNet，后来的Resnet、Dense...

在gym中运行atari环境的时候可以选择同一个游戏的内存方式或者图像方式，内存方式直接返回游戏的状态，图像方式返回当前游戏的画面

现在常用的基因定量方法包括：RPM, RPKM, FPKM, TPM。这些表达量的主要区别是：通过不同的标准化方法为转录本丰度提供一个数值表示，以便于后续差异分析。...