机器学习平台 PAI卷积神经网络-阿里云

机器学习-深度学习：如何使用卷积神经网络精准诊断？

一、引言机器学习是一种人工智能的分支，它致力于通过从数据中学习模式和规律，使机器能够自动完成特定任务。深度学习则是机器学习的一个重要分支，它以神经网络为基础，通过多个神经网络层的组合和训练来实现高级特征的提取和学习。医疗精准诊断是医学领域中至关重要的一环。传统的诊断方法依赖于医生的经验和判断，但存在...

AIGC背后的技术分析 | 机器学习中的卷积神经网络

通过观察,研究者发现了以下3条性质。① 某些模式总是存在于局部区域。例如,熊猫眼睛的特点可以作为识别熊猫的一种模式,包含熊猫眼睛的区域比整张图像小很多。要识别出这些模式,一个神经元并不需要与整张图像的所有像素相连,只需要与某些小区域相连接。连接到小的区域意味着少的网络参数。② 相同的模式会出现在多个...

机器学习--多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络

一、多层感知机手工提取特征（用人的知识进行） --> 神经网络来提取特征。神经网络（可能更懂机器学习）来提取可能对后面的线性或softmax回归可能会更好一些。用神经网络的好处在于不用费心思去想提取的数据特征是否会被模型喜欢，但是计算量和数量都比手工提取的数量级要大很多。可以...

一文带你解读：卷积神经网络自动判读胸部CT图像的机器学习原理（三）

可能方案：从CT生成文本考虑到我们只有成对的图像与检查报告，一种直观的方法是尝试直接从图像生成文本。在这一方案中，我们首先将CT图像处理为低维表示（例如使用卷积神经网络），然后从该低维表示生成文本（例如使用LSTM）：截至目前为止，我还没有看到任何关于从CT...

一文带你解读：卷积神经网络自动判读胸部CT图像的机器学习原理（二）

为什么CT自动判读饶有趣味又充满挑战？对于放射科医生来说，为每张CT扫描图像都撰写这么详细的报告是非常耗时的。如果患者接受了多次不同期的CT扫描（例如，首次扫描后的三个月又接受了后续的扫描），这就更加耗时了，因为在这种情况下，放射科医生还要同时比较两次扫描，以了解患者的健...

一文带你解读：卷积神经网络自动判读胸部CT图像的机器学习原理（一）

译者：Alexander Zhao本文介绍了利用机器学习实现胸部CT扫描图像自动判读的任务，这对我来说是一个有趣的课题，因为它是我博士论文研究的重点。这篇文章的主要参考资料是我最近的预印本 “Machine-Learning-Based Multiple Abnormality Predi...

机器学习之卷积神经网络Lenet5训练模型

Lenet5训练模型下载数据集可以提前下载也可以在线下载train_data = torchvision.datasets.MNIST(root='./',download=True,train=True,transform=transform) test_data = torchvision.da...

机器学习之卷积神经网络使用cifar10数据集和alexnet网络模型训练分类模型

使用cifar10数据集和alexnet网络模型训练分类模型下载cifar10数据集代码：import torchvision import torch transform = torchvision.transforms.Compose( [torchvision.transforms.ToTen...

机器学习之卷积神经网络--CNN介绍

卷积神经网络--CNN1. 卷积神经网络介绍卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。常见的CNN网络有LeNet-5、VGGNet、GoogleNet、ResNet、DenseNet、...

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更新时间 2023-08-03 13:02:32

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