https://chenxofhit.xyz/tags/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0/ Recent content in 深度学习 on Xiang CHEN 陈向 Hugo en-us Xiang CHEN Thu, 18 Nov 2021 13:30:16 +0800 https://chenxofhit.xyz/posts/using-neural-networks-for-reducing-the-dimensions-of-single-cell-rna-seq-data/ Thu, 18 Nov 2021 13:30:16 +0800 https://chenxofhit.xyz/posts/using-neural-networks-for-reducing-the-dimensions-of-single-cell-rna-seq-data/ <p>文章标题：Using neural networks for reducing the dimensions of single-cell RNA-Seq data</p> <p>2017 年发表在 NAR 上的一篇文章，今天又重新拾起这篇文章。<br> <img src="https://tva1.sinaimg.cn/large/008i3skNgy1gwj8hfsygmj30x10u043a.jpg" alt="image-20211118132221900"></p> <p>让我震撼的是这篇文章的 NN 的结构，作者居然把 TF 和 Protein 直接和 hidden layer 的 nodes 直接合并在一起了，即使是在 2021 年看来这个做法也是颇为大胆的。</p> <p>这篇文章还有一个十分有意思的点是 functional analysis of hidden layer nodes。神经网络广为诟病的一点是它的黑箱性质，也就是缺乏可解释性。这种设计的网络结构有一个优势，也就是在实验中发现， hidden layer的得分最高的节点通常与细胞或调节这些功能的 tf 所执行的特定功能非常相关。这一点非常有意思，值得玩味。</p>