来自“医学图像计算的深度学习和卷积神经网络”一书
当我们了解到深度学习的研究现状时,我惊讶地发现,在过去的22、23中,其他研究者使用了卷积神经网络,这是一种深度学习。但最新的一批深度学习算法似乎有不同之处。他们经常使用GPU处理accelerate training by as much as a factor of 40-fold。它们还使用了多个卷积层和多个数据约简层。
40-fold的意思是“K折叠交叉验证”吗?
我收集了大约一千张不同图片的交易卡。我也有一个数据库,高分辨率扫描的每一张这些交易卡已经被打印。我想把扫描过的图像输入一个深度学习网络,这样如果我在摄像机前拿着一张或多张卡片,它就能识别出我持有的是哪一张。
看起来,可能是我开始的好地方。我有机器学习的经验,但主要是数值分析,而不是图像处理。到目前为止,我看到的例子显示了人们拍摄他们感兴趣的东西,然后能够识别出来。但是,我是否能够将图像文件夹作为训练数据转储呢?
最后,我的目标是在一个Raspberry Pi 2系统上实现这一点,我已经将它连接到一起并行工作。我不确定Jetpac是否能够显式地支持分布式计算,但我想我可能能够将视频提要拆分为多个
我目前正在开发一个应用程序,它可以让心理学家管理他们的时间表和预算。作为概念证明,我想创建一个智能预约服务。可能有3种情况:
I know the client, I need to guess the day and time for his next appointment
I know the day, I need to guess which client and at what time
I know nothing, I need to guess which client, which day and what time
我目前正在学习深度学习算法,只是为了获得一点理论知识,但