因果関係の分析はとても難しく、擬似相関には注意が必要である。従来の因果推論では、仮定された因果構造においてその効果がどれほどであるかを推測するものだった。それに対して因果探索（Causal Discovery）では、観測データから因果構造そのものの推測することが出来る。 ... もっと読む

画像処理の方法として、superpixelという方法を最近知った。これは画像を指定した数の領域にセグメンテーションするもので、境界を考慮して分割できる。分割した領域それぞれの平均値を代表画素値にすることで、画像の情報を圧縮することができる。アルゴリズムとしては、色 ... もっと読む

GNNの基本的な理論について勉強したのでメモする。 グラフの構造を表現するものとして隣接行列があるが、さらに変換したグラフラプラシアンがある。グラフラプラシアンの固有値がそのグラフ構造のスペクトルに関係し、グラフフーリエ変換に使用される。GNNは各ノードに特徴量 ... もっと読む

グラフニューラルネットワーク（GNN）は、DeepLearningの中でも特殊でCNNやRNN、Attentionなどを包括する概念であるようだ。Inductive Biasが関係する。参考：https://lib-arts.hatenablog.com/entry/gnn_understanding2より上位の概念としてはgeometric deep learningとい ... もっと読む

顕微鏡画像における細胞のセグメンテーションはとても汎用的な作業で、アーキテクチャとしてはU-Netが有名だ。Cellposeは細胞セグメンテーションのソフトとして発表された。多種多様な細胞の画像に対応し、ラベルのアノテーションが少数で済むように工夫されているようだ。さ ... もっと読む