可变剪切的预测已经很流行了,目前主要有两个流派: 用DNA序列以及variant来预测可变剪切:GeneSplicer.MaxEntScan.dbscSNV.S-CAP.MMSplice.clinVar.spliceAI 用RNA来预测可变剪切:MISO.rMATS.DARTS 前言废话 科研圈的热点扎堆现象是永远存在的,且一波接一波,大部分不屑于追热点且不出成果也基本都被圈子给淘汰了. 做纯方法开发的其实是很心累的,费时费力费脑,特别是自己的研究领域已经过时的时候,另外还得承受外行的歧视:“你…

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新------#####希望转载的朋友**一定要保留原文链接**,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到…

Deep Learning(深度学习)学习笔记(不断更新): Deep Learning(深度学习)学习笔记之系列(一) 深度学习(Deep Learning)资料(不断更新):新增数据集,微信公众号写的更全些 为了您第一时间能获取到最新资料,请关注微信公众号:大数据技术宅 深度学习(Deep Learning)资料大全(不断更新) 相关Paper(不断更新) 笔者先从多个渠道整理了几篇,后续边看边更新. 1.Densely Connected Convolutional Networks 2.…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

前言 理论知识:自我学习 练习环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T硬盘 练习内容及步骤:Exercise:Self-Taught Learning.具体如下: 一是用29404个无标注数据unlabeledData(手写数字数据库MNIST Dataset中数字为5-9的数据)来训练稀疏自动编码器,得到其权重参数opttheta.这一步的目的是提取这些数据的特征,虽然我们不知道它提取的究竟是哪些特征(当然,可以通过可视化结果看出来,可假设其提取的特征为Features),但…

几个不错的深度学习教程,基本都有视频和演讲稿.附两篇综述文章和一副漫画.还有一些以后补充. Jeff Dean 2013 @ Stanford http://i.stanford.edu/infoseminar/dean.pdf 一个对DL能干什么的入门级介绍,主要涉及Google在语音识别.图像处理和自然语言处理三个方向上的一些应用.参<Spanner and Deep Learning>(2013-01-19) Hinton 2009 A tutorial on Deep Learning…

Application of deep learning methods in speech enhancement 语音增强中的深度学习应用 按: 本文是DNS,AEC,PLC等国际级语音竞赛的主办方--Microsoft Research Labs音频与声学研究组(Audio and Acoustics Research Group)于2021年发表的Sound capture and speech enhancement for speech-enabled devices中节选的一章,总…

原文发布于我的微信公众号: GeekArtT. 从CFA到如今的Data Science/Deep Learning的学习已经有一年的时间了.期间经历了自我的兴趣.擅长事务的探索和试验,有放弃了的项目,有新开辟的路线,有有始无终的遗憾,也有还在继续的坚持.期间有数不清的弯路.失落,有无法一一道明的挫败和孤独,也有每日重复单调训练而积累起来的自信与欣喜.和朋友聊天让我意识到,将我目前所摸索到的一些材料和路径分享出来,使其他想要进入这个领域的人或者仅仅是兴趣爱好者能够少走一些弯路,大概是有些意义的.…