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CV学习史

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回溯算法
【举例 1】 全排列问题: 给定一个没有重复数字的序列,返回其所有可能的全排列。
范中豪
2022-05-10
3010
欠拟合和过拟合出现原因及解决方案
机器学习的基本问题是利用模型对数据进行拟合,学习的目的并非是对有限训练集进行正确预测,而是对未曾在训练集合出现的样本能够正确预测。模型对训练集数据的误差称为经验误差,对测试集数据的误差称为泛化误差。模型对训练集以外样本的预测能力就称为模型的泛化能力,追求这种泛化能力始终是机器学习的目标
范中豪
2019-09-10
2K0
AD预测论文研读系列2
多模生物学、影像学和神经心理学标记物已经展示了区分阿尔茨海默病(AD)患者和认知正常的老年人的良好表现。然而,早期预测轻度认知功能障碍(MCI)患者何时和哪些会转变为AD痴呆仍然困难。通过模式分类研究表明,基于纵向数据的模式分类器比基于横截面数据的模式分类器具有更好的分类性能。研究人员开发了一个基于递归神经网络(RNN)的深度学习模型,以学习纵向数据的信息表示和时间动态。将个体受试者的纵向认知测量,与基线海马MRI相结合,建立AD痴呆进展的预后模型。大量MCI受试者的实验结果表明,深度学习模型可以从纵向数据中学习信息性测量,以描述MCI受试者发展为AD痴呆的过程,并且预测模型可以以高精度在早期预测AD进展。最近的研究表明,如果使用纵向而非横截面数据构建分类器,可以获得更好的性能
范中豪
2019-09-10
6450
利用卷积神经网络进行阿尔茨海默病分类的神经影像模式融合 论文研读笔记
阿尔茨海默病(AD)分类的自动化方法具有巨大的临床益处,并可为防治该疾病提供见解。深层神经网络算法通常使用诸如MRI和PET的神经学成像数据,但是还没有对这些模式进行全面和平衡的比较。为了准确确定每个成像变体的相对强度,本研究使用阿尔茨海默病神经成像倡议(ADNI)数据集在阿尔茨海默病痴呆分类的背景下进行比较研究。此外,本文还分析了在融合环境中使用这两种模式的益处,并讨论了在未来使用深度学习的AD研究中如何利用这些数据类型
范中豪
2019-09-10
1.3K1
GoogLeNetv1 论文研读笔记
研究提出了一个名为“Inception”的深度卷积神经网结构,其目标是将分类、识别ILSVRC14数据集的技术水平提高一个层次。这一结构的主要特征是对网络内部计算资源的利用进行了优化。这一目标的实现是通过细致的设计,使得在保持计算消耗稳定不变的同时增加网络的宽度与深度
范中豪
2019-09-10
4460
AD分类论文研读(1)
原文链接 摘要 将cv用于研究需要大量的训练图片,同时需要对深层网络的体系结构进行仔细优化。该研究尝试用转移学习来解决这些问题,使用从大基准数据集组成的自然图像得到的预训练权重来初始化最先进的VGG和Inception结构,使用少量的MRI图像来重新训练全连接层。采用图像熵选择最翔实的切片训练,通过对OASIS MRI数据集的实验,他们发现,在训练规模比现有技术小近10倍的情况下,他们的性能与现有的基于深层学习的方法相当,甚至更好 介绍 AD的早期诊断可以通过机器学习自动分析MRI图像来实现。从头开始训练一个网络需要大量的资源并且可能结果还不够好,这时候可以选择使用微调一个深度网络来进行转移学习而不是重新训练的方法可能会更好。该研究使用VGG16和Inception两个流行的CNN架构来进行转移学习。结果表明,尽管架构是在不同的领域进行的训练,但是当智能地选择训练数据时,预训练权值对AD诊断仍然具有很好的泛化能力 由于研究的目标是在小训练集上测试转移学习的鲁棒性,因此仅仅随机选择训练数据可能无法为其提供表示MRI足够结构变化的数据集。所以,他们选择通过图像熵提供最大信息量的训练数据。结果表明,通过智能训练选择和转移学习,可以达到与从无到有以最小参数优化训练深层网络相当甚至更好的性能 方法 CNN的核心是从输入图像中抽取特征的卷积层,卷积层中的每个节点与空间连接的神经元的小子集相连,为了减少计算的复杂性,一个最大池化层会紧随着卷积层,多对卷积层和池化层之后会跟着一个全连接层,全连接层学习由卷积层抽取出来的特征的非线性关系,最后是一个soft-max层,它将输出归一化到期望的水准 因为小的数据集可能会使损失函数陷入local minima,该研究使用转移性学习的方法来尽量规避这种情况,即使用大量相同或不同领域的数据来初始化网络,仅使用训练数据来重新训练最后的全连接层 研究中使用两个流行的架构: VGG16
范中豪
2019-09-10
6650
Deep learning with Python 学习笔记(11)
机器学习(machine learning)是人工智能的一个特殊子领域,其目标是仅靠观察训练数据来自动开发程序[即模型(model)]。将数据转换为程序的这个过程叫作学习(learning)
范中豪
2019-09-10
4750
Deep learning with Python 学习笔记(10)
机器学习模型能够对图像、音乐和故事的统计潜在空间(latent space)进行学习,然后从这个空间中采样(sample),创造出与模型在训练数据中所见到的艺术作品具有相似特征的新作品
范中豪
2019-09-10
7650
Deep learning with Python 学习笔记(7)
卷积神经网络能够进行卷积运算,从局部输入图块中提取特征,并能够将表示模块化,同时可以高效地利用数据。这些性质让卷积神经网络在计算机视觉领域表现优异,同样也让它对序列处理特别有效。对于某些序列处理问题,这种一维卷积神经网络的效果可以媲美 RNN,而且计算代价通常要小很多,并且,对于文本分类和时间序列预测等简单任务,小型的一维卷积神经网络可以替代 RNN,而且速度更快
范中豪
2019-09-10
6580
Deep learning with Python 学习笔记(6)
本节介绍循环神经网络及其优化 循环神经网络(RNN,recurrent neural network)处理序列的方式是,遍历所有序列元素,并保存一个状态(state),其中包含与已查看内容相关的信息。在处理两个不同的独立序列(比如两条不同的 IMDB 评论)之间,RNN 状态会被重置,因此,你仍可以将一个序列看作单个数据点,即网络的单个输入。真正改变的是,数据点不再是在单个步骤中进行处理,相反,网络内部会对序列元素进行遍历,RNN 的特征在于其时间步函数
范中豪
2019-09-10
6410
小样本学习介绍
在大多数时候,你是没有足够的图像来训练深度神经网络的,这时你需要从小样本数据快速学习你的模型。
范中豪
2019-09-05
1.4K0
PCA降维
在机器学习中经常会碰到一些高维的数据集,而在高维数据情形下会出现数据样本稀疏,距离计算等困难,这类问题是所有机器学习方法共同面临的严重问题,称之为“ 维度灾难 ”。另外在高维特征中容易出现特征之间的线性相关,这也就意味着有的特征是冗余存在的。基于这些问题,降维思想就出现了。
范中豪
2019-09-05
8340
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