Публикации по теме convolution-neural-net

Публикации по теме 'convolution-neural-net'

Прогнозирование рака молочной железы с помощью глубокого обучения

Может ли глубокое обучение помочь врачам диагностировать рак молочной железы быстрее, чем большинство современных методов? Авторы: Эндрю Дабидин и Райан Хеджес. Введение Рак молочной железы является одним из самых распространенных видов рака в Соединенных Штатах, и хотя им страдают представители обоих полов, он гораздо чаще встречается у женщин. Примерно у каждой восьмой женщины в Соединенных Штатах (примерно 12%) в течение жизни развивается инвазивный рак молочной железы...

Изучите концепции машинного обучения в интерактивном режиме

Пять бесплатных инструментов, которые интуитивно разбивают сложные концепции машинного обучения То, как алгоритмы машинного обучения работают под капотом, многие не понимают. Что видит слой CNN? Как работает обратное распространение? Как именно обновляются веса в слое? Это некоторые из вопросов, которые снова и снова возникают у нас в голове. Эти концепции могут быть особенно ошеломляющими для новичков, которые хотят с трудом согласовать математические уравнения с теорией. Хорошая..

Как создать CNN с помощью Tensorflow и Keras

Сверточная нейронная сеть - полезная тема для изучения в настоящее время, от распознавания изображений, анализа видео до обработки естественного языка, их приложения повсюду. Что такое сверточная нейронная сеть [1] Сверточная нейронная сеть (CNN или ConvNet) - это класс глубоких искусственных нейронных сетей с прямой связью, которые чаще всего применяются для анализа визуальных образов. Сверточные сети были вдохновлены биологическими процессами в том смысле, что паттерн связи между..

Нейронные сети квантовой свертки

Сверточные нейронные сети — это разновидность архитектуры обучения представлению на основе нейронной сети, которая использовала операцию свертки для понижения дискретизации большой N-мерной карты объектов, сохраняя при этом важную информацию нетронутой в низкоразмерных представлениях. Я не буду вдаваться в подробности того, что такое CNN, как они работают. Что такое операция свертки, максимальный пул, средний пул или глобальный пул? Я ожидаю, что читатель этой статьи хорошо разбирается в..

CNN с пользовательским набором данных

На Youtube можно найти много статей и видеороликов о функционировании CNN. Идея написания этой статьи состоит в том, чтобы отойти от обычной нормы и поделиться некоторой дополнительной информацией вместе с существующей информацией. Итак, в этой попытке объясняется функционирование сверточной нейронной сети в пользовательском наборе данных. Статья написана в форме вопросов и ответов, чтобы охватить все связанные темы и общие вопросы по этой теме. Вы можете использовать любой язык, Python..

Интегрированные градиенты для глубоких нейронных сетей

Проблема черного ящика Интерпретируемость в глубоком обучении - большая проблема, над которой исследователи борются с самого начала. Сегодня задается вопрос : «Почему CNN сделал это предсказание?» , а не «Как CNN сделал это предсказание?» Учитывая тот факт, что использование глубоких нейронных сетей распространено в таких чувствительных областях, как здравоохранение (например, для обнаружения заболеваний грудной клетки), «интерпретируемость» таких сетей имеет большое значение...

Обратное распространение в слоях 3D Conv

Особенно, если вы заинтересованы в создании правильного размера тензора без заполнения. Картинка стоит 1000 слов, так что сначала 1000 слов! Некоторые допущения: предполагается заполнение, веса и фильтры взаимозаменяемы. Переход 3D Conv Forward: Переместите фильтры на входной 3D-тензор, и каждый фильтр создаст столько пространственных плоскостей на выходе (просто) Бэкпроп: Градиент веса: см. (1) на рисунке выше. Возьмите каждую плоскость выходного градиента (помните, что..