안녕하세요, 최근 'Deep learning tackles single-cell analysis – A survey of deep learning for scRNA-seq analysis'라는 서베이 논문을 읽고 마쳤습니다. 이 논문은 scRNA-seq 분석에 딥러닝을 적용하는 25가지의 다양한 방법들을 6개의 하위 범주에 걸쳐 포괄적으로 다루고 있습니다. 본 논문의 방법론들을 요약하기 위해, 저는 각 방법의 카테고리(Category), 방법(Method), 목적(Purpose), 아키텍처(Architecture), 지표(Metrics), 설명(Explanation), 그리고 구체적인 참신성(Novelty)을 포함하는 표를 준비했습니다. 이 요약이 유용하길 바랍니다. https://preview.redd.it/n3okgq66t1eh1.png?width=1662&format=png&auto=webp&s=fb71b306d3ffc346f243b04ccc9fe7a14076fbd7 https://preview.redd.it/njs5lq66t1eh1.png?width=1662&format=png&auto=webp&s=1dcdebbef3f2746b1e94f7182c9e4a11f10a7f12 https://preview.redd.it/zsv2yq66t1eh1.png?width=1662&format=png&auto=webp&s=05ecb58355b6a32a25d32cc25a2a9e500f9cd489 /u/teraRockstar가 r/MachineLearning에 제출했습니다. [링크] [댓글]