目录 1.混合测序基础 2. 点突变检测 3. BSA 4. BSR 5. 混合样本GWAS分析 6. 混合样本驯化研究 7. 小结 1.混合测序基础 测序成本虽然下降了,但对于植物育种应用研究来说还是很高,动不动就上百群体,小小植物个体价值又低,测完了很可能后面就用不到了.这时,混合样本测序是一种省钱的好办法. 混池测序(Pool-seq)相对于GWAS或其他精细定位策略而言,其实是一个初定位产品,其结果很有可能是跟性状相关的候选区域. 概念: 混合样本测序一般是选择表型极端或目标性状差异的个

CNN中卷积完后有个步骤叫pooling, 在ICLR2013上,作者Zeiler提出了另一种pooling手段(最常见的就是mean-pooling和max-pooling),叫stochastic pooling,在他的文章还给出了效果稍差点的probability weighted pooling方法. stochastic pooling方法非常简单,只需对feature map中的元素按照其概率值大小随机选择,即元素值大的被选中的概率也大.而不像max-pooling那样,永远只取那个

一直对Fast RCNN中ROI Pooling层不解,不同大小的窗口输入怎么样才能得到同样大小的窗口输出呢,今天看到一篇博文讲得挺好的,摘录一下,方便查找. Introduction 在一般的CNN结构中,在卷积层后面通常连接着全连接.而全连接层的特征数是固定的,所以在网络输入的时候,会固定输入的大小(fixed-size).但在现实中,我们的输入的图像尺寸总是不能满足输入时要求的大小.然而通常的手法就是裁剪(crop)和拉伸(warp). 这样做总是不好的:图像的纵横比(ratio aspe

转自 https://blog.csdn.net/gbyy42299/article/details/80352418 Faster rcnn的整体构架: 训练的大致过程: 1.图片先缩放到MxN的尺寸,之后进入vgg16后得到(W/16,H/16)大小的feature map: 2.对于得到的大小为(W/16,H/16)的feature map上的每一个位置,都生成三种比例.三种(rotio.scale)尺度的anchors,Anchor即给出一个基准窗大小,按照倍数和长宽比例得到不同大小的窗

利用CNN卷积神经网络进行训练时,进行完卷积运算,还需要接着进行Max pooling池化操作,目的是在尽量不丢失图像特征前期下,对图像进行downsampling. 首先看下max pooling的具体操作:整个图片被不重叠的分割成若干个同样大小的小块(pooling size).每个小块内只取最大的数字,再舍弃其他节点后,保持原有的平面结构得出 output. 相应的,对于多个feature map,操作如下,原本64张224X224的图像,经过Max Pooling后,变成了64张112X

Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun  The 13th European Conference on Computer Vision (ECCV), 2014 声明:本文所有图片均来自原始文章,自己的理解也未必正确,请查看原图并拍砖 本文的两个亮点: 1. 多尺度训练CN

Faster rcnn的整体构架: 训练的大致过程: 1.图片先缩放到MxN的尺寸,之后进入vgg16后得到(W/16,H/16)大小的feature map: 2.对于得到的大小为(W/16,H/16)的feature map上的每一个位置,都生成三种比例.三种(rotio.scale)尺度的anchors,Anchor即给出一个基准窗大小,按照倍数和长宽比例得到不同大小的窗.例如论文中基准窗大小为16,给了(8.16.32)三种倍数和(0.5.1.2)三种比例,这样能够得到一共9种尺度的an

ROIs Pooling顾名思义,是pooling层的一种,而且是针对ROIs的pooling: 整个 ROI 的过程,就是将这些 proposal 抠出来的过程,得到大小统一的 feature map. 什么是ROI呢?(https://www.sogou.com/link?url=DOb0bgH2eKh1ibpaMGjuyy_CKu9VidU_Nm_z987mVIMm3Pojx-sH_PfgfR9iaaFcn666hxi--_g.) ROI是Region of interest的简写,指的是

池化层(Pooling layer)同样是收到了视觉神经科学的启发.在初级视觉皮层V1(Primary visual cortex)中,包含了许多复杂细胞(Complex cells),这些细胞对于图像中物体微小的变化具有不变性(invariance to small shifts and distortions). 这种不变性也是Pooling layer的核心,我们首先来看Pooling layer如何工作,然后具体分析这种不变性. 我们举例说明Pooling layer的工作过程,在下图中

生物信息学 Sanger采用链终止法进行测序 带有荧光基团的ddXTP+其他四种普通的脱氧核苷酸放入同一个培养皿中,例如带有荧光基团的ddATP+普通的脱氧核苷酸A.T.C.G放入同一个培养皿,以此类推,存在4种不同类型碱基的识别机制,同时,该ddXTP一旦结合在互补链上则会迫使复制停止. 高通量测序是二代测序,先建库后测序: 建库方法: 单末端测序:将DNA双链打碎并接上接头序列,通过改变条件使双链变单链,将待测的单链固定在flowcell上,再加入游离的脱氧核苷酸,采用边合成边测序方法比配并

xDeepFM用改良的DCN替代了DeepFM的FM部分来学习组合特征信息,而FiBiNET则是应用SENET加入了特征权重比NFM,AFM更进了一步.在看两个model前建议对DeepFM, Deep&Cross, AFM,NFM都有简单了解,不熟悉的可以看下文章最后其他model的博客链接. 以下代码针对Dense输入更容易理解模型结构,针对spare输入的代码和完整代码 https://github.com/DSXiangLi/CTR xDeepFM 模型结构 看xDeepFM的名字和De

前言: CNN作为DL中最成功的模型之一,有必要对其更进一步研究它.虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用,不过那是有个前提的:CNN中的参数必须已提前学习好.而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,虽然和MLP的bp算法本质上相同,但形式上还是有些区别的,很显然在完成CNN反向传播前了解bp算法是必须的.本文的实验部分是参考斯坦福UFLDL新教程UFLDL:Exercise: Convolutional Ne

Zhuoyao Zhong--[aixiv2016]DeepText A Unified Framework for Text Proposal Generation and Text Detection in Natural Images 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 参考文献 作者和相关链接 作者 Zhuoyao Zhong, z.zhuoyao@mail.scut.sdu.cnLianwen Jin, lianwen.jin@gm

一点最重要的学习方法:  当你读一篇论文读不懂时,如果又读了两遍还是懵懵懂懂时怎么办???方法就是别自己死磕了,去百度一下,如果是很好的论文,大多数肯定已经有人读过并作为笔记了的,比如我现在就把我读过以后的收获记下来(我也看了好几篇前人的博文的)...百度没有去试试google吧...如何快速读懂读明白一篇文章也是一种能力,选择的方法往往大于努力的. 对于这篇论文,网上有很多写的好的总结,大家可以去看,以下我写的内容零零散散,建议大家不要浪费时间看了哦. 文章基于 ILSVRC2013 的数据集

cifar10的各层数据和参数可视化 .caret,.dropup>.btn>.caret{border-top-color:#000!important}.label{border:1px solid #000}.table{border-collapse:collapse!important}.table td,.table th{background-color:#fff!important}.table-bordered td,.table-bordered th{border:1px

前言 上一篇提到了SPM.这篇博客打算把ScSPM和LLC一起总结了.ScSPM和LLC其实都是对SPM的改进.这些技术,都是对特征的描述.它们既没有创造出新的特征(都是提取SIFT,HOG, RGB-histogram et al),也没有用新的分类器(也都用SVM用于最后的image classification),重点都在于如何由SIFT.HOG形成图像的特征(见图1).从BOW,到BOW+SPM,都是在做这一步.说到这,怕会迷糊大家------SIFT.HOG本身不就是提取出的特征么,它

前面Andrew Ng的讲义基本看完了.Andrew讲的真是通俗易懂,只是不过瘾啊,讲的太少了.趁着看完那章convolution and pooling, 自己又去翻了翻CNN的相关东西. 当时看讲义时,有一点是不太清楚的,就是讲义只讲了一次convolution和一次pooling,而且第一次的convolution很容易理解,针对一副图像来的,但是经过一次convolution和pooling 后,一副图像变成了好多副特征图(feature map)这时候再进行convolution时,该

转自:http://blog.csdn.net/liumaolincycle/article/details/50471289#t0 综述: http://blog.csdn.net/sunbaigui/article/details/50807362 googlenet和vgg是2014年imagenet竞赛的双雄,这两类模型结构有一个共同特点是go deeper.跟vgg不同的是,googlenet做了更大胆的网络上的尝试而不是像vgg继承了lenet以及alexnet的一些框架,该模型虽然

overfeat是在AlexNet出现后,推出来的模型,其不仅用于物体分类,来用于定位,检测等,可以说是一个涉及很多应用场景的通用模型,值得看看. 本文将从两个方面来讲解,第一部分从论文角度来说一说,第二部分谈一些理解. 一.论文详解 一,介绍 卷积网络的主要优势是提供end-to-end解决方案:劣势就是对于标签数据集很贪婪.所以在大的数据集上面取得了很大的突破,但是在小的数据集上面突破不是很大. ImageNet数据集上的分类图片,物体大致分布在图片中心,但是感兴趣的物体常常在尺寸和位置(以

在所有深度网络中,卷积神经网和图像处理最为密切相关,卷积网在很多图片分类竞赛中都取得了很好的效果,但卷积网调参过程很不直观,很多时候都是碰运气.为此,卷积网发明者Yann LeCun的得意门生Matthew Zeiler在2013年专门写了一篇论文,阐述了如何用反卷积网络可视化整个卷积网络,并进行分析和调优.称之为ZFNet,其网络结构没什么改进,只是将AlexNet第一层卷积核由11变成7,步长由4变为2,第3,4,5卷积层转变为384,384,256-->512,1024,512.以下首先给

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.