生物医学深度学习实战

深度学习入门（8）激活函数ReLU和 Sigmoid的计算图表示方式及代码实现

《深度学习入门》系列文章目录深度学习入门(1)感知机深度学习入门（2）神经网络深度学习入门（3）神经网络参数梯度的计算方式深度学习入门（4）【深度学习实战】无框架实现两层神经网络的搭建与训练过程深度学习入门
阿_旭·2022-11-29 06:44

机器学习/深度学习实战——kaggle房价预测比赛实战（数据分析篇）

文章目录1.数据分析1.1训练数据分析（1）训练数据前5条数据（2）训练数据大小（3）训练数据统计信息（4）训练数据类型（5）训练数据缺失数据统计（6）训练数据缺失值可视化（7）训练数据缺失值相关性分析（8）训练数据标签分布柱状图（9）部分属性与房价关系分析（箱状图和散点图）1.2测试数据分析(1)测试数据前5条数据(2)测试数据类型统计(3)测试数据大小(4)测试数据缺失值统计(5)测试数据缺失
留小星·2022-11-28 17:51

生物医学工程方向——SCI投稿经验分享 （Ultrasound in Medicine & Biology）

生物医学工程方向——SCI投稿经验分享（UltrasoundinMedicine&Biology）Today，接到了sci的录用通知，有点小激动，此刻记录一下自己如何披荆斩棘、浑水摸鱼！
Aurora_kk·2022-11-28 15:24

深度学习实战（5）NLP数据预处理

NLP数据预处理前言常见的数据预处理Tokenisationlowercaseandtrue-casingstopwordsremovalStemmingandLemmatisation前言如何成为一个优秀的NLP工程师，it’snotallabouttraining!很多小伙伴的模型在训练集上表现良好，却在测试集上表现欠佳，有的小伙伴甚至连训练集都拟合不了。一个优秀的NLP工程师做一个项目的时候
icebird_craft·2022-11-28 08:37

pytorch深度学习实战lesson30

第三十课更多的芯片虽然GPU现在是目前模型训练的主流芯片然后大家很多时候在做预测的时候也在CPU上做预测，但实际上来说这个在慢慢的发生改变。今天看一下目前的一些这样子的芯片。上图是个手机芯片，可以看到有很多计算单元，比如CPU、DSP等等。首先讲一下DSP，DSP叫做digitalsignalprocessing就叫数字信号处理芯片，最早就是说给数字信号处理作用的，它主要是给点积、卷积、快速傅里叶
光·宇·2022-11-28 08:57

pytorch深度学习实战lesson29

第二十九课深度学习硬件这节课讲一下深度学习的硬件。具体来讲一下所谓的CPU和GPU有什么区别，为什么GPU会快？目录CPUGPU首先大家如果学习深度学习的话基本上都有一个GPU的电脑，如果你自己装一台机器的话，很有可能是一个这样子的配置，用英特尔i7的芯片，然后内存用的DDR4的内存，大概有32GB。然后再在机器上插一块显卡——泰坦X。CPU和GPU在进步的过程中，是有规律可言的。CPUi7-67
光·宇·2022-11-28 08:26

《PyTorch深度学习实战》学习小结

前言PyTorch是Facebook发布的一款非常具有个性的深度学习框架，它和Tensorflow，Keras，Theano等其他深度学习框架都不同，它是动态计算图模式，其应用模型支持在运行过程中根据运行参数动态改变，而其他几种框架都是静态计算图模式，其模型在运行之前就已经确定。PyTorch安装简易安装pipinstallnumpypipinstallscipypipinstallhttp://
一銤阳光·2022-11-28 07:13

【目标检测】基于yolov3的红细胞检测、计数项目(附代码+数据集)

今天手把手带大家做一个深度学习实战项目：基于yolov3的红细胞检测、计数项目。
机器不学习我学习·2022-11-28 00:37

【机器学习入门项目10例】（二）：鸢尾花分类预测

『精品学习专栏导航帖』最适合入门的100个深度学习实战项目【PyTorch深度学习项目实战100例目录】项目详解+数据集+完整源码【机器学习入门项目10例目录】项目详解+数据集+完整源码【机器学习项目实战
咕 嘟·2022-11-27 23:32

深度学习实战14(进阶版)-手写文字OCR识别，手写笔记也可以识别了

大家好，我是微学AI，今天给大家带来手写OCR识别的项目。手写的文稿在日常生活中较为常见，比如笔记、会议记录，合同签名、手写书信等，手写体的文字到处都有，所以针对手写体识别也是有较大的需求。目前手写体的识别相比印刷体识别率不是太高，主要有以下几个难点：中文汉字字符级别的类别较多；手写体字符的书写随意性较大,比如连笔字、草书、行书字体每个人的书写风格不一样以上难点对手写体的识别都带来了很大难度。本项
微学AI·2022-11-27 22:48

IIR滤波器设计之冲激响应不变法与双线性变换法

前言IIR（InfiniteImpulseResponse）数字滤波器是指无限长冲激响应数字滤波器，因其具有良好的幅频响应特性，被广泛应用于通信、控制、生物医学、振动分析、雷达和声呐等领域。
Zhi Zhao·2022-11-27 21:13

【机器学习入门项目10例】（四）：基于逻辑回归的泰坦尼克生存预测

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咕 嘟·2022-11-27 20:55

【机器学习入门项目10例】（十）：PCA降维：简易人脸识别模型

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咕 嘟·2022-11-27 19:12

【机器学习入门项目10例】（九）：聚类算法用于降维，KMeans的矢量量化应用（图片压缩）

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咕 嘟·2022-11-27 17:40

【深度学习实战—番外篇2】：如何保存CIFAR-10数据集图片？

✨博客主页：米开朗琪罗~✨博主爱好：羽毛球✨年轻人要：Livingforthemoment（活在当下）！推荐专栏：【图像处理】【千锤百炼Python】【深度学习】【排序算法】目录一、简述二、程序编写2.1文件夹建立2.2程序编写三、图片可视化一、简述CIFAR-10数据集是一个包含了60000张32×32的RGB图像数据集，所有图像共被划分为10个类别，分别为：['飞机','汽车','鸟','猫'
米开朗琪罗~·2022-11-27 14:02

UNet网络实现及解析

简介 Unet是受到FCN启发针对医学图像做语义分割，且可以利用少量的数据学习到一个对边缘提取十分鲁棒的模型，在生物医学图像分割领域有很大作用。
huserblog·2022-11-27 10:16

UNet语义分割网络

、本文参考[炼丹术]UNet图像分割模型相关总结_animalslin的技术博客_51CTO博客https://cuijiahua.com/blog/2019/11/dl-14.htmlPytorch深度学习实战教程
benben044·2022-11-27 10:43

非负矩阵分解NMF简介

NMF已逐渐成为信号处理、生物医学工程、模式识别、计算机视觉和图像工程等研究领域中最受欢迎的多维数据处理工具之一。如果X是一个nx
懒麻蛇·2022-11-27 10:03

pytorch深度学习实战lesson28

第二十八课resnet的梯度计算（如何缓解梯度问题）沐神说：“假设你在卷积神经网络里面，只要了解一个神经网络的话，你就了解restnet就行了。restnet是一个很简单的也是很好用的一个网络。这也是大家会经常在实际中使用的一个网络。”目录理论部分实践部分理论部分如果不断地去加深神经网络，其实不一定会带来好处吗的。举个例子，假设上图的星星是最优值的位置，然后F1是一个函数，可以认为函数区域的大小代
光·宇·2022-11-27 08:59

009_wz_ledr_pytorch深度学习实战_第十讲——卷积神经网络（CNN）基础篇

一、目的使用CNN网络对Mnist进行分类。二、编程我们使用pytorch框架。搭建两个卷积层、两个池化层、一个全连接层来实现。1、每一个卷积核它的通道数量要求和输入通道数量是一样的。这种卷积核的总数有多少个和你输出通道的数量是一样的。2、卷积(convolution)后，C(Channels)变，W(width)和H(Height)可变可不变，取决于是否padding。subsampling(或
王泽的随笔·2022-11-27 04:02

from_logits

日萌社人工智能AI：KerasPyTorchMXNetTensorFlowPaddlePaddle深度学习实战（不定时更新）tensorflow2.0画出model网络模型的拓扑图tensorflow2.0
あずにゃん·2022-11-27 01:53

Python 深度学习实战：75个有关神经网络建模、强化学习与迁移学习的解决方案

深度学习正在为广泛的行业带来革命性的变化。对于许多应用来说，深度学习通过做出更快和更准确的预测，证明其已经超越人类的预测。本书提供了自上而下和自下而上的方法来展示深度学习对不同领域现实问题的解决方案。这些应用程序包括计算机视觉、自然语言处理、时间序列预测和机器人。本书主要内容：第1章编程环境、GPU计算、云解决方案和深度学习框架主要包括与环境和GPU计算相关的信息和方案。对于在不同平台上设置环境有
sdf57·2022-11-26 18:39

python 深度学习实战_75个有关神经网络建模、强化学习与迁移学习的解决方案

python深度学习实战_75个有关神经网络建模、强化学习与迁移学习的解决方案第一章程序page8page11page12page16第一章程序学习python深度学习实战_75个有关神经网络建模、强化学习与迁移学习的解决方案中
jianmin23·2022-11-26 18:04

基于MATLAB的人民币识别系统

编程环境：Matlab2021b1、选图背景随着科技的发展，图像识别技术在计算机视觉领域起着越来越重要的作用，现已被应用到金融、军事、公安刑侦、生物医学、机器视觉等各个领域；随着国民经济的快速发展，人民币大量流通市场
Polarorua·2022-11-26 14:41

深度学习实战13(进阶版)-文本纠错功能，经常写错别字的小伙伴的福星

大家好，我是微学AI，我们在日常生活中，经常会写一些文稿，比如：会议纪要，周报，日报，汇报材料，这些文稿里我们会发现有时候出现拼写、语法、标点等错误；其中拼写错误的错别字占大部分。经过初步统计：在微博等新媒体领域中，文本敏感和出错概率在2%左右；怎样才能快速解决这个错误问题呢，让机器帮我们找错别字，因为有时候自己写的文章，比较不容易找出错误，如果找出来需要反复通读全文，这也是很费时的一件事情。下面
微学AI·2022-11-26 10:50

python 绘制BA图, 绘制Bland-Altman, 两个连续变量的一致性分析

一致性分析分析数据一致性时常用的方法如下：方法数据类型ICC组内相关系数定量或者定类Kappda一致性系数定类（分级）Bland-Altman图（BA图）定量数据Bland-Altman常用于生物医学研究论文中评价两种连续变量测量方法的一致性
vcbe·2022-11-25 23:45

基于matlab生物医学影像处理,基于MATLAB的医学图像处理

基于MATLAB的医学图像处理届别2012届学号200814350135毕业设计(论文)基于MATLAB的医学图像处理姓名唐涛系别、专业计算机科学系、通信工程专业导师姓名、职称朱卫平、副教授完成时间2012年5月1日目录摘要IABSTRACT.II1绪论.11.1课题背景11.2本文研究目的和意义11.3本文主要研究工作22MATLAB技术.32.1调用程序设计原理.32.2调用MATLAB程序的
考试点·2022-11-25 21:39

pytorch深度学习实战lesson27

第二十七课批量归一化下面来讲批量归一化，现在几乎所有主流的卷积神经网络都是或多或少的用了批量归一化这个层。虽然我们之前看到的那些层比如pooling或convolution，其实他们在80年代就出现过了，只是现在我们把它做得更深更大。批量归一化虽然思想不新，但是这个特定的层确是最近几年才出来的，大家发现效果很好，特别是做很深的神经网络的时候，这个是不能避免的一个层。目录理论部分实践部分从零开始实现
光·宇·2022-11-25 20:53

pytorch深度学习实战lesson24

第二十四课VGG网络VGG是Oxford的VisualGeometryGroup的组提出的（大家应该能看出VGG名字的由来了）。该网络是在ILSVRC2014上的相关工作，主要工作是证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能。VGG有两种结构，分别是VGG16和VGG19，两者并没有本质上的区别，只是网络深度不一样。目录理论部分实践部分理论部分考虑vgg之前，可以先考虑一下Alexne
光·宇·2022-11-25 20:22

pytorch深度学习实战lesson25

第二十五课networkinnetwork(NIN)NIN叫做networkinnetwork或者叫做网络中的网络。这个网络现在用的不多，几乎很少被用到。但是它里面提出了比较重要的概念，在之后很多网络都会被持续的用到。所以今天认识一下这一个网络。目录理论部分实践部分理论部分在alexnet和vgg的时候都在最后用了比较大的全连接层，在vgg和alexnet都是一样的，用了两个4096的全链阶层，最
光·宇·2022-11-25 20:38

Matlab深度学习实战一：LeNe-5图像分类篇MNIST数据集分十类且matlab提供模型框架全网为唯一详细操作流程

1.数据集简介下载与准备2.matlab搭建模型相关知识3.matlab软件的操作过程：（1）界面操作（2）深度学习设计器使用（3）图像数据导入（4）训练可视化一、数据集简介下载与准备本次用到的数据集是图片，如已经分号类，每个类文件夹是图片，如1链接：https://pan.baidu.com/s/14vu1YTtu-JlXqo2oiGpqDg提取码：7e71二、matlab搭建模型相关知识这是由
king 开龙wu·2022-11-25 15:34

pytorch深度学习实战lesson26

第二十六课GoogLeNet这节课学习Googlenet，虽然nin现在几乎没有被使用，但是Googlenet还是在大量的被使用。在比如说Google内部当然是用的挺多的，在外面也是被经常使用。这个网络当时候出来的时候也是吓了大家一跳。如上图所示，它是第一次做一个几乎快到100层的卷积层。而且可以看到它的名字L是大写的，所以它是致敬了lenet。然后它在IMAGnet上拿了挺好的成绩，是老冠军。目
光·宇·2022-11-25 11:43

深度学习实战代码40例（4）——GAN对自己的数据进行增强

from__future__importprint_function,divisionimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.keras.datasetsimportmnistfromtensorflow.keras.layersimportInput,Dense,Reshape,Flatten,Dropoutfrom
AI炮灰·2022-11-25 10:57

【深度学习实战—2】：基于Keras的cifar10图像分类（非常详细、代码开源）

✨博客主页：米开朗琪罗~✨博主爱好：羽毛球✨年轻人要：Livingforthemoment（活在当下）！推荐专栏：【图像处理】【千锤百炼Python】【深度学习】【排序算法】目录一、准备工作二、下载cifar10数据集2.1导入所需的库与模块2.2下载数据集三、数据集预处理3.1图像标签可视化3.2其他处理四、网络构建4.1常规卷积神经网络的构建4.2带残差结构的神经网络的构建五、网络训练六、网络
米开朗琪罗~·2022-11-25 05:00

深度学习实战——CNN+LSTM+Attention预测股票

前言本文使用pytorch实现，根据历史股票的open,low,close,high数据预测未来股票的变化趋势。开源地址：点个start吧～giegie数据样式模型模型部分实验了几种不同的attention对整体效果的影响：CNN+LSTMCNN+LSTM+ECACNN+LSTM+SE(channal维度的attention)CNN+LSTM+HW(长宽维度的Attention，不知道叫啥就叫这个
只会git clone的程序员·2022-11-25 05:48

U-Net详解

网络结构图2、U-Net的Encoder（收缩路径）3、U-Net的Decoder（扩展路径）三、U-Net的pytorch版实现一、U-Net产生的原因以及简单介绍产生原因及背景：U-Net是为了解决生物医学图像分
tt丫·2022-11-25 01:06

U-Net神经网络

在生物医学领域，医生需要对病人的病灶区域进行病理分析，这时需要一种更先进的网络模型，即能通过少量的图片训练集，就能实现对像素点类别的预测，并且可以对像素点进行着色绘图，形成更复杂、严谨的判断。
uodgnez·2022-11-25 01:05

U-Net介绍

Unet的初衷是为了解决生物医学图像的问题，由于效果确实很好后来也被广泛的应用在语义分割的各个方向，如卫星图像分割，工业瑕疵检测等。
阿玉婷子在学习·2022-11-25 01:30

超顺磁氧化铁纳米颗粒/CoFe2O4@MnFe2O4/磁性材料CoFe2O4(443 W/g)/氧化铁纳米环

在生物医学领域的实际应用包括：磁细胞标记、分离和追踪；用于磁高温治疗及药物递送；用于诊断目的，如造影剂磁共振成像。在水溶液中，纳米颗粒可以划分为四个部分：内核、锚、间隔层和可选的表面功能分子。
齐岳生物科技在线·2022-11-24 10:15

科研化的稀土掺杂上转换纳米材料BaGdF5:Yb3+/Er3+的应用

在诸多的纳米材料中，由于在生物医学领域的成像等方面有着广阔的应用前景，稀土掺杂上转换发光纳米材料和超顺磁性四氧化三铁纳米粒子成为了越来越多的科研的研究对象。首先采用酒石酸钾钠辅助的水热法制备了一系列
Qin-瑞禧小编·2022-11-24 10:43

【PyTorch】深度学习实战之线性模型

本文主要是参考B站刘二大人的视频讲解本文的主要内容是PyTorch深度学习实践的线性模型。类似于初中的求函数：先给出几个点，让你求出函数，然后再给一个x坐标，让你求出y坐标，或者是类似于高中的最小二乘法，但是在深度学习领域我们需要去找损失函数为0的w值，而不是人眼或者手动算出来损失函数：平均平方误差（MSE）：实现代码：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplota
少年白马·2022-11-24 10:08

软体机器人与拓扑优化

磁性软体机器在生物医学领域具有广泛的应用，例如：自折叠式“折纸”机器人可以在肠道中爬行、修补伤口、物体转运等；胶囊状的机器人可以沿着胃的内表面滚动，能够进行活组织检查并运送药物。
联远智维·2022-11-24 06:38

深度学习实战2（centos8搭建Python开发环境，解决部署阿里云Jupyter Notebook浏览器无法打开问题）

一、Anaconda及配置Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。[1]因为包含了大量的科学包，Anaconda的下载文件比较大（约531MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和Python）。Anaconda利用工具/命令conda来进行pac
herryone123·2022-11-22 21:26

《预训练周刊》第27期：谷歌发布最新看图说话模型、GitHub：平台上30%的新代码受益于AI助手Copilot

本期周刊，我们选择了9篇预训练相关的论文，涉及少样本理解、图像检测、决策图、大模型微调、对话微调、分子建模、蛋白质结构预测、生物医学综述和文本分类的探索。
AMiner学术搜索和科技情报挖掘·2022-11-22 20:46

深度学习实战案例：新闻文本分类

深度学习多分类案例：新闻文本分类公众号：机器学习杂货店作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~这里是机器学习杂货店MachineLearningGrocery~之前介绍过一个单分类的问题。当每个数据点可以划分到多个类别、多个标签下，这就是属于多分类问题了。本文介绍一个基于深度学习的多分类实战案例：新闻文本分类，最终是有46个不同的类别数据集路透社数据集广泛使用的文本分类数据集：46
尤尔小屋的猫·2022-11-22 18:05

深度学习实战（3）transformers使用BERT和Roberta做embedding

博客目录了解Transformers安装Transformers安装CUDA10.1配置python环境使用Transformers使用BERT使用Roberta了解Transformerstransformers是最新的BERT开源github项目，他的前身是pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert，现在已经改名了，并支持最新的很多流行的用BERT
icebird_craft·2022-11-22 16:58

Pytorch深度学习实战（1）—— 使用LSTM 自动编码器进行时间序列异常检测

大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟文章目录
Sonhhxg_柒·2022-11-22 15:41

UNet详解（附图文和代码实现）

但是UNet是像素级分类，输出的则是每个像素点的类别，且不同类别的像素会显示不同颜色，UNet常常用在生物医学图像上，而该任务中图片数据往往较少。
liiiiiiiiiiiiike·2022-11-22 12:30

图像分割UNet (1) : 网络结构讲解

UNet简介UNet论文：ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentation这篇论文主要是针对生物医学影像这个领域提出的，所以一提到UNet一般都会联想到医学影像
@BangBang·2022-11-22 12:58

《预训练周刊》第25期：HyperCLOVA：数十亿级韩语生成式预训练变换器、GPT-3在生物医学领域不是好的小样本学习器...

No.25智源社区预训练组预训练研究观点资源活动关于周刊超大规模预训练模型是当前人工智能领域研究的热点，为了帮助研究与工程人员了解这一领域的进展和资讯，智源社区整理了第25期《预训练周刊》，从论文推荐、研究动态、资源推荐等维度推荐近期发生在预训练模型领域值得关注的信息。本期周刊，我们选择了11篇预训练相关的论文，涉及图像分割、多模态理论、图像问答、大语言模型、无监督强化学习、预训练优化、文本理解测
智源社区·2022-11-22 11:01
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