神经网络迁移学习

Nat.Commun|结合二维深度神经网络和迁移学习 预测RNA二级结构

如下图所示，迁移学习的各项指标都全面超过初始训练和直接训练，验证了迁移学习的有效性。3RNA二级结构预测方法的比较如下图所示，a展示了集成迁移模型和其他十二种方法在TS1上的召回率曲线，b展示了各种方法在单个RNA上F1值的分布情况，...

Nat.Mach.Intell.|基于神经网络的迁移学习用于单细胞RNA-seq分析中的聚类和细胞类型...

3结果为了显示从标记良好的源数据中合并细胞类型特异性基因表达信息有助于在目标数据中进行聚类，作者在四个公开的人类胰岛数据集上将ItClust与两种无监督聚类算法(Louvain和DESC)以及SAVER-X（一种基于神经网络的方法）进行了比较。...

如何让训练神经网络不无聊？试试迁移学习和多任务学习

总的来说，神经网络迁移学习有两种方案：特征提取和微调。迁移学习一个典型的例子就是载入训练好VGG网络，这个大规模分类网络能将图像分到1000个类别，然后把这个网络用于另一个任务，如医学图像分类。1特征提取：特征提取是针对目标任务把...

计算机视觉怎么给图像分类...KNN、SVM、BP神经网络、CNN、迁移学习供你选（附开源代码）

算法和工具我们在这个项目中使用的5种方法分别是KNN、SVM、BP神经网络、CNN，以及迁移学习。整个项目主要分为3种方法。第一种方法：使用KNN、SVM和BP神经网络，这是我们在课堂上学到的算法，功能强大而且易于实施。我们主要使用sklearn来...

Pytorch基于迁移学习的VGG卷积神经网络-手撕（可直接运行）-部分地方不懂的可以参考我...

test1=alexnet1(test1)print(test1.shape)epoch=2#迭代次数 learning=0.0001#学习率 optimizer=torch.optim.Adam(alexnet1.parameters(),lr=learning)#使用Adam优化器 loss=nn.CrossEntropyLoss()#损失计算方式，交叉熵 train_loss_all=[]#...

Pytorch基于迁移学习的Alexnet卷积神经网络-手撕（可直接运行）-部分地方不懂的可以...

test1=alexnet1(test1)print(test1.shape)epoch=10#迭代次数 learning=0.0001#学习率 optimizer=torch.optim.Adam(alexnet1.parameters(),lr=learning)#使用Adam优化器 loss=nn.CrossEntropyLoss()#损失计算方式，交叉熵 train_loss_all=[]...

PyTorch深度学习实战|搭建卷积神经网络进行图像分类与图像风格迁移

图3 VGG网络中部分卷积层内卷积核的可视化4、图像风格迁移介绍图像风格迁移是指将一张风格图Is的风格与另一张内容图Ic的内容相结合并生成新的图像。Gatys等人于2016年提出了一种简单而有效的方法，利用预训练的VGG网络提取图像特征，并基于...

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