卷积
卷积神经网络 Convolutional Neural Networks,简称CNN。卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层组成,同时也包括关联权重和池化层。这一结构使得卷积神经网络能够利用输入数据的二维结构
5月26日,2018中国国际大数据产业博览会在贵阳召开,DeepCare羽医甘蓝的“基于人工智能的宫颈细胞辅助筛查系统”荣获2018数博会领先科技成果“新产品”奖。 5月26日,以“数化万物,智在融合”为年度主题,由国家发改委、工信部、中央网信办、贵州省人民政府共同举办的2018中国国际大数据产业博览会(简称“数博会”)在贵阳市隆重举行。为展现全球大数据及其相关领域最新领先科技成果,体现大数据影响力和创新力量,彰显大数据领域从业者的智慧和贡献,主办方发布了2018数博会领先科技成果奖
在AI时代进行式当中,卷积神经网络(Convolutional Neural Network CNN)是众多电脑视觉深度学习网络的基础与核心,本次课程将重头介绍简易的影像处理基本知识,以及经典的影像特征撷取方式。会详细讲解卷积神经网络的计算流程,以及一些经典的CNN模型,并实际演练CNN的计算过程。我们希望透过介绍卷积神经网络的理论基础并拆解其内部构造,让大家能够参与了解现代深度学习系统的黑盒内部原理,借此将AI技术开放出去,并能够开发自己的卷积神经网络模型从而达到开放与创新的价值
《深度学习入门:基于Python的理论与实现》本书是深度学习真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3,尽量不依赖外部库或工具,从基本的数学知识出发,带领读者从零创建一个经典的深度学习网络,使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识,对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解,此外还介绍了深度学习相关的实用技巧,自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用,以及为什么加深层可以提高识别精度等疑难的问题
初始化的方法主要做一件事情分配内存,初始化参数。这里比较关心权重初始化的值是多少,因为会影响到模型训练。固定写死的方法,都是 [-scale scale]的均匀分布, scale 是根据输入大小计算的,在这里的输入大小就是 batch 的大小
1、利用卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)等深度学习方法进行遥感分类和遥感反演。 2、基于深度学习的图形用户界面(GUI)的应用。 2019年01月05日 19:30-20:30 张翀,宝鸡文理学院地理与环境学院教师,地图学与地理信息系统专业,主要承担《GIS软件分析》、《GIS程序设计》、《GPS原理与应用》、《遥感导论》等本科生及研究生课程
证明了递减反向失效率(DRHR)性质关于卷积运算封闭同时证明了该性质在累积发生率是凹的非齐次泊松冲击模型中也封闭。 指某地区年内每100名活产数中,出生体重低于2500g的新生儿发生数之比值。其计算公式为:低出生体重儿发生率=〓〓某年某地区出生体重〓〓低于2500g的新生儿数〓〓年内该地区活产数〓〓×100%出生低体重儿有因孕龄低,而体重与孕龄相符,其预后与早产儿相似
这些特征的处理方式和候选生成网络类似,不同之处是排序网络的顶部是一个加权逻辑回归(weighted logistic regression),它对所有候选视频进行打分,从高到底排序后将分数较高的一些视频返回给用户。 融合推荐模型 本节会使用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)来学习电影名称的表示。下面会依次介绍文本卷积神经网络以及融合推荐模型
现阶段,由于诸多干扰因素,例如纳米材料对细胞状态的影响和对常见实验手段结果的干扰等,纳米复合药物系统的治疗效果评估一直缺乏精准的判断方法,结合现如今机器学习在科研领域越来越广泛的应用,机器学习可能成为解决这一问题的有效途径。近日,同济大学附属上海同济医院的程黎明教授团队朱融融等开发了DeepScreen——一种基于深度学习的可以用于纳米复合药物筛选的新方法,其具有精准、迅速以及抗干扰等优势。 DeepScreen利用卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN),基于流式细胞获得的单细胞图像,和常用实验手段相比较,可以大幅度节约检测时间,从原先的几天缩短到2-6小时,有效提高检测效率
本书专注讨论深度学习中应用非常广泛的模型——卷积神经网络,该模型特别适用于图像分类和识别、目标分割和检测以及人工智能游戏方面,受众对象包括计算机、自动化、信号处理、机电工程、应用数学等相关专业的研究生、教师以及算法工程师和科研工作者。 本书的最大特色是对卷积神经网络进行由浅入深的分类描述,依次包括:现代雏形、突破模型、应变模型、加深模型、跨连模型、区域模型、分割模型、特殊模型、强化模型和顶尖成就。这种分类框架是在模型概述和预备知识的基础上逐步展开的,既方便读者入门学习,又有助于读者深入钻研