機器學習與Tensorflow（4）——卷積神經網絡與tensorflow實現
1.標准卷積神經網絡 標准的卷積神經網絡由輸入層、卷積層（convolutional layer）、下采樣層（downsampling layer）、全連接層（fully—connected layer）和輸出層構成。 卷積層也稱為檢測層 下采樣層也稱為池化層（pooling ...
原文：一文帶你解讀：卷積神經網絡自動判讀胸部CT圖像的機器學習原理
本文介紹了利用機器學習實現胸部CT掃描圖像自動判讀的任務，這對我來說是一個有趣的課題，因為它是我博士論文研究的重點。這篇文章的主要參考資料是我最近的預印本 Machine Learning Based Multiple Abnormality Prediction with Large Scale Chest Computed Tomography Volumes. CT掃描圖像是一種大體積圖像 ...
2020-03-19 13:27 0 1155 推薦指數：
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機器學習之--神經網絡算法原理
轉自: https://blog.csdn.net/lyl771857509/article/details/78990215 神經網絡 好了，前面花了不少篇幅來介紹激活函數中那個暗藏玄機的e，下面可以正式介紹神經元的網絡形式了。下圖是幾種比較常見的網絡形式： 左邊藍色的圓圈 ...
機器學習(4):BP神經網絡原理及其python實現
BP神經網絡是深度學習的重要基礎，它是深度學習的重要前行算法之一，因此理解BP神經網絡原理以及實現技巧非常有必要。接下來，我們對原理和實現展開討論。 1.原理 有空再慢慢補上，請先參考老外一篇不錯的文章：A Step by Step Backpropagation Example ...