4.8k 字 4 分钟

MENDER: fast and scalable tissue structur identification in spatial omics data.

25k 字 23 分钟

STAGATE: Deciphering spatial domains from spatially resolved transcriptomics with an adaptive graph attention auto-encoder

主要利用了 Graph Attention Network 里面的方法，创建 3D SNN 时假设不同切片同一位置具有连续性减轻了批次效应。

34k 字 31 分钟

SpaGCN: Integrating gene expression, spatial location and histology to identify spatial domains and spatially variable genes by graph convolutional network.

主要利用了 spage2vec 方法对数据进行降维便于聚类，在拟合神经网络的时候利用 DEC 方法作为 loss 函数，创造了一种分辨 SVG 基因（提取 meta-gene）的方法。

41k 字 37 分钟

小毕设要求实现的论文，还挺新
这是知乎上的归纳总结，本文基本不会参考知乎上的那篇，准备先自己理解总结一遍再看看其他人怎么写的
原文地址和代码知乎上都有引用

5k 字 5 分钟

泛泛的学习一下深度学习，主要基于的网站是动手学深度学习。不要求自己学的多深入，毕竟也没人要求我去了解，主要是担心在研究生期间会用到这些知识，主要是一个了解与应用的过程。如果有必要，以后会补上《Deep Learning》这本书的读书笔记。 # 引言 什么是参数呢？ 参数可以被看作旋钮，旋钮的转动可以调整程序的行为。 任一调整参数后的程序被称为模型（model）。 通过操作参数而生成的所有不同程序（输入 - 输出映射）的集合称为 “模型族”。 使用数据集来选择参数的元程序被称为学习算法（learning algorithm）。 学习（learning）是一个训练模型的过程。...