Inception 网络是卷积神经网络 (CNN) 分类器发展中的一个重要里程碑。在 inception 之前, 大多数流行的 CNN 只是将卷积层堆叠得越来越深，以期获得更好的效果。
Inception 网络是CNN分类器发展史上一个重要的里程碑。在 Inception 出现之前，大部分流行 CNN 仅仅是把卷积层堆叠得越来越多，使网络越来越深，以此希望能够得到更好的性能。
【生物信息学】R语言，学习生信，seurat，单细胞测序，空间转录组。 Python，scanpy，cell2location，资料分享
原文： AIUAI - 网络结构之 Inception V4 Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connection
向传统体系结构中引入残差连接使网络的性能变得更好，这提出了一个问题，即将Inception架构与残差连接结合起来是否能带来一些好处。在此，研究者通过实验表明使用残差连接显著地加速了Inception网络的训练。也有一些证据表明，相比没有残差连接的消耗相似的Inception网络，残差Inception网络在性能上具有微弱的优势。针对是否包含残差连接的Inception网络，本文同时提出了一些新的简化网络，同时进一步展示了适当的激活缩放如何使得很宽的残差Inception网络的训练更加稳定
LeNet虽然不是CNN的起点，但却是后来CNN兴起的标志模型。LeNet-5是1998年YannLeCun设计用于手写数字识别的模型。
本文[1]介绍了如何在Seurat软件中将查询数据集与经过注释的参考数据集进行匹配。以一个实例来说，我们把10X Genomics公司早期发布的一个包含2700个外周血单核细胞（PBMC）的单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据集，与我们最近创建的一个使用228种抗体测量的、包含162,000个PBMC的CITE-seq参考数据集进行匹配。这个例子用来说明，在参考数据集的帮助下进行的有监督分析，是如何帮助我们识别那些仅通过无监督分析难以发现的细胞状态。在另一个例子中，我们展示了如何将来自不同个体的人类骨髓细胞（Human BMNC）的人类细胞图谱（Human Cell Atlas）数据集，有序地映射到一个统一的参考框架上。
这三种结构在《Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning》一文中提出，论文的亮点
【导读】今天将主要介绍Inception的家族及其前世今生.Inception 网络是 CNN 发展史上一个重要的里程碑。在 Inception 出现之前，大部分 CNN 仅仅是把卷积层堆叠得越来越多，使网络越来越深，以此希望能够得到更好的性能。而Inception则是从网络的堆叠结构出发，提出了多条并行分支结构的思想，后续一系列的多分支网络结构均从此而来。总体来说，Inception系列网络在结构上相对比较复杂，工程性较强，而且其中通常使用很多tricks来提升网络的综合性能（准确率和速度）。目前Inception系列具体网络结构包括：
在单细胞大行其道的近两年，我也安排了学徒们做了几百个有表达量矩阵可以下载的单细胞转录组文献图表复现，挑选其中100个成功的案例，提供代码给大家，希望对大家有帮助！
Seurat 是单细胞RNA数据分析的一个非常主流的R包，升级到当前V5版本后，会带来一些不友好的地方，但是也有一些功能上的升级，大家一定根据自己的情况和分析需求来确定是否升级。
Seurat软件学习1-多个模型得数据进行整合：https://cloud.tencent.com/developer/article/2130078
但是其它代码基本上就跟Seurat早期的v4没有区别，比如harmony整合多个单细胞样品。
数据可视化是数据分析中关键的一步，相比于静态绘图，交互（界面）图可以给我们更多的调节空间。单细胞数据分析中往往需要用不同的参数来可视化细胞图谱或者基因表达特征，Seurat也中有相关的交互绘图功能。而随着单细胞技术的普及，很多刚开始接触编程或者没有接触过编程的朋友也开始有了分析单细胞数据需求，于是有了SeuratV3Wizard这样的完全交互的Seurat平台。在Seurat V4 版本中，也官方地提出了其交互平台（Shiny app）：azimuth 并且内置了PBMC的参考数据集，可以在线分析和注释。本期Seurat weekly 就和大家探索一下Seurat 的交互系统。
卷积神经网络上目前深度学习应用在图像处理和自然语言处理的非常具有代表性的神经网络，其经历了不断的优化发展，性能越来越强。在图像处理、计算机视觉领域的应用包括图像特征提取、目标分类、目标分割、目标识别等。相比于传统的神经网络需要将一定的特征信息作为输入，卷积神经网络可以直接将原始图像或经过预处理之后的图像作为网络模型的输入，一个卷积神经网络通常包括输入输出层和多个隐藏层，隐藏层通常包括卷积层和RELU层（即激活函数）、池化层、全连接层和归一化层等。卷积神经网络中有三个基本的概念：局部感受野（Local Receptive Fields）、共享权值(Shared Weights）、池化（Pooling)。 （1）局部感受野。对于全连接式的神经网络，图像的每一个像素点连接到全连接的每一个神经元中，造成大量的计算量，而卷积神经网络则是把每一个卷积核的点只连接到图像的某个局部区域，从而减少参数量。 （2）共享权值。在卷积神经网络的卷积层中，神经元对应的权值是相同的，由于权值相同，因此可以减少训练的参数量。 （3）池化。类似于人的视觉观察物体原理，关注点由大到小，首先输入图像往往都比较大，在卷积过程中通过不断提取特征，并且经过池化操作来对图像进行缩小，同时提取低阶和高阶的抽象特征信息。 卷机的原理和各种卷积的变种在之前的文章里提过。（深度学习系列（一）常见的卷积类型）
本文[1]介绍了如何在Seurat软件中将查询数据集与经过注释的参考数据集进行匹配。我们展示了如何将来自不同个体的人类骨髓细胞（Human BMNC）的人类细胞图谱（Human Cell Atlas）数据集，有序地映射到一个统一的参考框架上。
此教程介绍了将查询数据集映射到参考数据集的过程。在此示例中，我们映射了 10X Genomics的（2，700 个PBMC）的scRNA-seq 数据集，到我们最近发表的 CITE-seq 参考的 162，000 PBMC，使用了 228 种抗体[1]。我们选择这个例子来演示由参考数据集指导的监督分析如何有助于列举在无监督的分析中[2]难以找到的细胞状态。在第二个例子中，我们演示了如何从不同个体中人类的BMNC数据集进行连续映射到一致的参考集中。
特征金字塔网络(FPN)已成为目标检测中提取多尺度特征的有效框架。然而，目前FPN-based的方法大多存在Channel Reduction的固有缺陷，导致语义信息的丢失。而融合后的各种特征图可能会造成严重的混叠效果。
同时测量多种模式的数据，也称为多模式分析，代表了单细胞基因组学的一个令人兴奋的前沿，迫切需要新的算法来定义基于多种数据类型的细胞状态。每种模式的不同信息内容，即使是在同一数据集的不同细胞中，也是分析和整合多模式数据集的挑战。在（Hao等人，bioRxiv 2020）[1]中，我们引入了"加权邻近分析"（WNN），一个无监督的框架，以了解每个细胞中每个数据类型的相对效用，从而能够对多种模式数据进行整合分析。
抽样数据出图：这个图和教程有出入，因为我用的Seurat版本是V4的，暂时有个项目需要V4版本的，所以没有更新。
本文探讨了如何扩大卷积神经网络的深度和宽度以提高性能并降低计算成本。通过分析各种网络架构和池化技术，研究如何平衡网络的深度和宽度，并使用辅助分类器来提高性能。还讨论了如何有效减小参数数量和计算量。实验结果表明，这些方法可以提高网络性能，降低计算成本，并在较低分辨率输入上获得高质量的结果。
而且最近生信技能树也发了几篇推文来针对更新到Seurat_v5的bug的解决办法，并且曾老师在生信技能树视频号开直播比较详细的介绍了这一情况。
本文[1]将介绍如何利用Signac和Seurat这两个工具，对一个同时记录了DNA可接触性和基因表达的单细胞数据集进行综合分析。我们将以一个公开的10x Genomics Multiome数据集为例，该数据集针对的是人体的外周血单核细胞。
作者：Bharath Raj 机器之心编译 参与：路、刘晓坤 本文简要介绍了 Inception 家族的主要成员，包括 Inception v1、Inception v2 和 Inception v3、Inception v4 和 Inception-ResNet。它们的计算效率与参数效率在所有卷积架构中都是顶尖的，且根据 CS231n 中所介绍的，Inception V4 基本上是当前在 ImageNet 图像分类任务 Top-1 正确率最高的模型。 Inception 网络是 CNN 分类器发展史上一
在此教程中，我们首先构建一个整合的参考集，然后演示如何利用此参考集来注释新的查询数据集。生成参考集可以参考该文[1]中详细流程。生成后，此参考集可用于通过细胞类型标签转移和将查询细胞投影到参考集 UMAP 等任务来分析其他查询数据集。值得注意的是，这不需要校正基础原始查询数据，因此，如果提供高质量的参考集，则可以成为高效的策略。
批量转录组测序可以为组织或细胞系的整体基因表达提供信息但无法解析不同细胞间的异质性问题；单细胞测序则可提供每个单个细胞的基因表达特征，允许研究者探索细胞类型、细胞状态、细胞亚群等更细致的分子特征。由于单细胞测序数据具有高度异质性，因此需要特定的数据分析方法来处理和解释数据，如聚类分析、降维算法等。这里意味着单细胞测序分析要比批量转录组的分析更为发杂。
本文主要介绍GoogLeNet续作二，inception v3。说实话，Szegedy这哥们真的很厉害，同一个网络他改一改就改出了4篇论文，这是其中第3篇，还有个inception v4。 [v3] Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision，top5 error 3.5% 随着Szegedy研究GoogLeNet的深入，网络的复杂度也逐渐提高，到了inception v3，它的复杂度已经到了普通玩家望而却步的境界，内部结构实在是太乱了
Seurat 4.0 ||您的单细胞数据分析工具箱上新啦 Seurat 4.0 ||单细胞多模态数据整合算法WNN Seurat 4.0 || 分析scRNA和膜蛋白数据 Seurat 4.0 || WNN整合scRNA和scATAC数据
准确地对大量候选检测器进行排名是高性能密集目标检测器的关键。尽管先前的工作使用分类评分或它与基于IoU的定位评分的组合作为排名基础，但它们都不能得到可靠地排名结果，这会损害检测性能。
本文涉及到大量超链接可能被微信吃掉，建议在我们的文档网站查看原始文章：https://start.oneflow.org/oneflow-yolo-doc/source_code_interpretation/utils/loss_py.html
V5和V4的代码区别主要在前期导入数据和其中的数据有些许改变，曾老师在之前的几篇推文还有直播中都有提到。
深度学习的兴起使卷积神经网络在计算机视觉方面大放异彩，本文将按时间和创新点顺序介绍一系列网络结构：LeNet、AlexNet、VGGNet、InceptionNet 与 ResNet。
传统方法在图像检索技术上一直表现平平。比如传统方法常用的SIFT特征，它对一定程度内的缩放、平移、旋转、视角改变、亮度调整等畸变，都具有不变性，是当时最重要的图像特征提取方法之一。然而SIFT这类算法提取的特征还是有局限性的，在ImageNet ILSVRC比赛的最好结果的错误率也有26%以上，而且常年难以产生突破。而图像检索的发展目标是希望模型又快又准，因此兴起了基于CNN的方法，从原来AlexNet、VGGnet，到体积小一点的Inception、Resnet系列，再到DenseNet系列无不体现出了这一趋势。和传统方法一样，CNN方法也是对图片提取特征，比如CNN网络中的一个feature map就可以看做是一个类似SIFT的向量。
网上对Android Support Library中各个依赖包介绍的中文资料太少了，结合官方文档和有限的参考资料做了一次总结，有描述得不对的地方还请指正。
前面Seurat V5|一个函数就能解决多种去批次方法，按需尝试提到V5的升级部分（https://satijalab.org/seurat/articles/get_started_v5_new）主要体现在4个方面，本次介绍 Seurat V5 的WNN方法分析单细胞多模态数据，本文以转录组+蛋白组数据为例。
React hooks在框架编程上具有明显特征，在推广functional组件的进程中，javascript是天然具有函数式编程优势的语言，因此，react团队越来越倾向并重视hooks的应用。hooks编程之所以拥有比较大的魅力，除了它抹平class组件和functional组件在生命周期上的差异之外，更重要的是，它让react开发者践行代数效应。React核心团队成员Sebastian Markbåge（React Hooks的发明者）曾说：
在用了N多年的V1后，我终于也升级到了V4的版本，而且更是官方的验证板。我觉得还是贵点买官方的东西好，因为至少资料很OK。
看到了刚才错误的提示字符“错了”，还有嫌疑字符“pass!”，那我们找到pass字符所在的位置查看引用情况
更多内容请见原文，原文转载自:https://blog.csdn.net/weixin_44519496/article/details/119862192
上一篇文章我们引出了GoogLeNet InceptionV1的网络结构，这篇文章中我们会详细讲到Inception V2/V3/V4的发展历程以及它们的网络结构和亮点。 GoogLeNet Inception V2 GoogLeNet Inception V2在《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》出现，最大亮点是提出了Batch Normalization
摘要 卷积神经网络(CNNs)在计算机视觉中无处不在，具有无数有效和高效的变化。最近，Container——最初是在自然语言处理中引入的——已经越来越多地应用于计算机视觉。早期的用户继续使用CNN的骨干，最新的网络是端到端无CNN的Transformer解决方案。最近一个令人惊讶的发现表明，一个简单的基于MLP的解决方案，没有任何传统的卷积或Transformer组件，可以产生有效的视觉表示。虽然CNN、Transformer和MLP-Mixers可以被视为完全不同的架构，但我们提供了一个统一的视图，表明它们实际上是在神经网络堆栈中聚合空间上下文的更通用方法的特殊情况。我们提出了Container(上下文聚合网络)，一个用于多头上下文聚合的通用构建块，它可以利用Container的长期交互作用，同时仍然利用局部卷积操作的诱导偏差，导致更快的收敛速度，这经常在CNN中看到。我们的Container架构在ImageNet上使用22M参数实现了82.7%的Top-1精度，比DeiT-Small提高了2.8，并且可以在短短200个时代收敛到79.9%的Top-1精度。比起相比的基于Transformer的方法不能很好地扩展到下游任务依赖较大的输入图像的分辨率,我们高效的网络,名叫CONTAINER-LIGHT,可以使用在目标检测和分割网络如DETR实例,RetinaNet和Mask-RCNN获得令人印象深刻的检测图38.9,43.8,45.1和掩码mAP为41.3，与具有可比较的计算和参数大小的ResNet-50骨干相比，分别提供了6.6、7.3、6.9和6.6 pts的较大改进。与DINO框架下的DeiT相比，我们的方法在自监督学习方面也取得了很好的效果。
书接上文，上回书咱们说到了IdentityServer4（下文统称Ids4）官方已经从v3更新升级到了v4版本，我的Blog.Idp项目也做了同步更新，主要是针对快速启动UI做的对应修改，毕竟Ids4类库nuget包更新就是一键的事儿，具体的升级内容可参考：
机器之心报道 编辑：泽南 性能和效率都超越英伟达 A100，这样的超算我有不止十台。 我们还没有看到能与 ChatGPT 相匹敌的 AI 大模型，但在算力基础上，领先的可能并不是微软和 OpenAI。 本周二，谷歌公布了其训练语言大模型的超级计算机的细节，基于 TPU 的超算系统已经可以比英伟达的同类更加快速、节能。 谷歌张量处理器（tensor processing unit，TPU）是该公司为机器学习定制的专用芯片（ASIC），第一代发布于 2016 年，成为了 AlphaGo 背后的算力。与 GPU
【主要贡献】 在传统网络中，神经网络都是通过增加深度来扩展的。「Inception结构的最大特点是从网络的宽度上进行改进，通过concat操作将经过不同kernel尺度处理的feature map进行拼接。」
不光是你在用，我们很多项目也在用，懒得升级，感觉改动太大，升级了后谁知道会出什么问题，别没事找事。
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