Публикации по теме 'deep-neural-networks'
Глубокие нейронные сети
Важными темами для нас являются аналитика в сфере здравоохранения и интеллектуальный анализ данных. Приложения для здравоохранения и медицинские данные пересекаются с наукой о данных и аналитикой больших данных. Понимание алгоритмов обработки больших данных.
Эта статья является частью серии статей на тему Большие данные для курса информатики здравоохранения Вы можете перейти по ссылке выше, чтобы понять эту тему в контексте полного курса. Эту статью о глубоких нейронных сетях можно..
Нежное введение в машинное обучение - классификация злокачественной меланомы и доброкачественной кожи…
Введение - Машинное обучение и нейронные сети
Человеческий мозг состоит из миллиардов нервных клеток, называемых нейронами , которые связаны с другими клетками через аксоны . Внешние стимулы или входные данные принимаются дендритами , создавая электрические импульсы, которые проходят через нейронную сеть. В конце концов, вся полученная информация может закончиться принятием решения, как в случае, когда вы убираете руку, если дотрагиваетесь до горячей духовки!
Искусственные..
Давайте поговорим о стохастике Local Winner Takes All
В темных переулках сообщества машинного обучения постоянно зреет городской миф: нейронные сети имитируют или напоминают функциональность человеческого мозга. Но это не так. НС представляют собой грубую аналогию, удобную вычислительную модель структуры мозга. К счастью, основные строительные блоки уже есть: узлы, синапсы и т. д.; однако, к сожалению, некоторые аспекты требуют серьезного пересмотра.
Возьмем, к примеру, один из самых фундаментальных строительных блоков современных..
Оптимизация гиперпараметров с использованием подхода роя частиц
Постоянный рост объемов данных в сочетании с развитием вычислительного оборудования приводит к серьезным изменениям в способах обработки и анализа информации. Хотя для многих это изменение все еще остается абстрактным, мы уже можем видеть, как оно ведет к новым бизнес-моделям и технологиям, которые определяют наш подход к повседневной жизни. Бизнес-модели, основанные на данных, процветают в течение многих лет , Интернет вещей медленно проникает в наши жилые комнаты, и (полу) автономное..
Как использовать Tensorflow Graph с модулем OpenCV DNN
В этом руководстве мы увидим, как мы можем использовать предварительно обученный модуль Tensorflow в модуле OpenCV DNN. OpenCV ≥ 3.4.3 имеет модуль Deep Neural Netowork , который можно использовать для вывода с использованием предварительно обученной модели. OpenCV поддерживает следующие фреймворки: Caffe, Tensorflow, Darknet и PyTorch. Но вы не можете напрямую использовать предварительно обученную модель Tensorflow с модулем OpenCV DNN. Ниже мы увидим, какие шаги мы должны..
Microsoft и OneFlow используют принцип эффективного кодирования для разработки неконтролируемой DNN…
Производительность глубоких нейронных сетей (DNN) в значительной степени зависит от их структур, а создание хорошей структуры (также известной как архитектура) обычно требует значительных усилий со стороны экспертов-людей. Таким образом, идея автоматического алгоритма структурного обучения, который может обеспечить производительность на уровне лучших структур, созданных человеком, становится все более привлекательной для исследователей машинного обучения.
В статье Learning Structures..
Компьютеры смогут считывать изображения из вашего мозга в течение десятилетия
Потенциальные возможности применения одновременно удивительны и тревожны.
У меня фотографическая память, и я синестет времени-пространства . Это означает, что я могу визуализировать в фотореалистичных деталях практически любое место, в котором когда-либо был. Я также могу представить несуществующие места и облететь их в своем мозгу, как будто я в видеоигре.
Это здорово - иметь возможность делать для себя, и способность заранее представить конкретный снимок помогает в моей карьере..
