在上一次肺炎X光片的預測中,我們通過神經網絡來識別患者胸部的X光片,用於檢測患者是否患有肺炎。這是一個典型的神經網絡圖像分類在醫學領域中的運用。 另外,神經網絡的圖像分割在醫學領域中也有着很重要的用作。接下來,我們要演示如何在氣胸患者的X光片上,分割出氣胸患者患病區的部位和形狀。 那么就讓 ...
作為圖像識別與機器視覺界的 hello world ,MNIST Modified National Institute of Standards and Technology 數據集有着舉足輕重的地位。基本上每本人工智能 機器學習相關的書上都以它作為開始。 下面我們會用 TensorFlow 搭建一個淺層的神經網絡來運行 hello world 模型。 以下內容和模塊的運算,均在矩池雲平台進行 ...
2020-02-27 10:03 0 846 推薦指數:
在上一次肺炎X光片的預測中,我們通過神經網絡來識別患者胸部的X光片,用於檢測患者是否患有肺炎。這是一個典型的神經網絡圖像分類在醫學領域中的運用。 另外,神經網絡的圖像分割在醫學領域中也有着很重要的用作。接下來,我們要演示如何在氣胸患者的X光片上,分割出氣胸患者患病區的部位和形狀。 那么就讓 ...
回顧: 【零基礎】AI神經元解析(含實例代碼) 一、序言 前兩天寫了關於單神經元的解析,這里再接再厲繼續淺層神經網絡的解析。淺層神經網絡即是“層次較少”的神經網絡,雖然層次少但其性能相對單神經元強大了不只一點。 注:本文內容主要是對“床長”的系列教程進行總結,強烈推薦“床長 ...
1、計算神經網絡的輸出(正向傳播): 矩陣表示: 向量化: 2、多個樣本的向量化(正向傳播): 3、激活函數: (1)sigmoid函數僅用於二分分類的情況,較少使用; a = 1 / (1 + e-z) g'(z) = g(z ...
介紹 DeepLearning課程總共五大章節,該系列筆記將按照課程安排進行記錄。 另外第一章的前兩周的課程在之前的Andrew Ng機器學習課程筆記(博客園)&Andrew Ng機器學習課程筆記(CSDN)系列筆記中都有提到,所以這里不再贅述。 1、神經網絡概要 ...
以下為在Coursera上吳恩達老師的DeepLearning.ai課程項目中,第一部分《神經網絡和深度學習》第二周課程部分關鍵點的筆記。筆記並不包含全部小視頻課程的記錄,如需學習筆記中舍棄的內容請至 Coursera 或者 網易雲課堂。同時在閱讀以下筆記之前,強烈建議先學習吳恩達老師的視頻課程 ...
1 神經網絡概覽( Neural Networks Overview ) 先來快速過一遍如何實現神經網絡。 首先需要輸入特征x,參數w和b,計算出z,然后用激活函數計算出a,在神經網絡中我們要做多次這樣的計算,反復計算z和a,然后用損失函數計算最后的a和y的差異。 可以把很多sigmoid ...
主要的應用:機器翻譯,自然語言處理,文本處理,語音識別, 圖像描述生成 (Generating Image Descriptions), 圖像問答QA.... 循環神經網絡(RNN)原理通俗解釋 1. RNN怎么來的? 2. RNN的網絡結構及原理 3. ...
上面我們說了神經網絡的基礎知識,根據上章的基礎嘗試搭建一個標准的3層神經網絡,參考https://www.cnblogs.com/bestExpert/p/9128645.html 1.框架代碼 1.>初始化函數 — 設定輸入層節點、隱藏層節點、輸出層節點的數量,設置學習率和各層的權重 ...