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分类+biomarkers识别】MOGONE:一种基于深度学习多组学数据分类新算法

因此,有监督多组学整合方法越来越受到关注,这种方法可以识别疾病相关生物标志物并对新样本进行预测。 MOGONE是什么?...MOGONET是一个用于生物医学分类任务多组学数据分析框架,其在标签空间将组学特定学习与多组学综合分类相结合。具体而言,MOGONET利用GCNs进行组学特定学习。...在预处理和特征预选以去除噪声和冗余特征之后,MOGONET首先使用GCN分别学习每种组学数据类型分类任务。...,以及通过综合消融研究结合GCN和VCDN进行多组学数据分类重要性;此外还证明了MOGONET可以识别与所研究生物医学问题相关重要组学特征和生物标记。...另外,研究团队在mRNA、DNA甲基化和miRNA数据上证明了在生物医学应用中整合多种类型组学数据以提高分类性能必要性,同时进一步证明了GCN在组学数据分类问题中有效性,以及使用VCDN对组学数据进行跨组学学习有效性

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深度学习五种分类

卡洛斯佩雷斯为深度学习为基础AI给出了自己分类。这个分类让我们知道我们目前在哪里,我们可能走向哪里。 By Carlos Perez, Intuition Machine....我喜欢这个分类,这比“狭义上AI”和“一般意义上AI”二分法更好。这个分类试图将狭义上AI分成3类。这给了我们更多概念来区分不同AI实现。我定义是,他们似乎来自于GOFAI。...此外,从有限记忆能够使用过去经验到心理理论飞跃似乎是一个非常巨大飞跃。 然而,我想借此机会提出我自己分类,这会更加针对深度学习领域。我希望我分类更具体和有用。...这个分类让我们知道我们目前在哪里,我们可能会在哪里。 目前我们没有好AI概念框架,以准确评估当前情况。这可能是因为许多作家无法跟上深度学习研究最新发展。...有太多阅读要跟上,最新发现正在继续改变我们目前理解。在这里我引入深度学习能力实用分类: 1.

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深度学习识别植物标本准确率达80%,有望借此发现新物种|附论文

封存数世纪植物标本可能包含人类还未发现新物种,但由于目前还未实现完全数字化,人工鉴别归类植物标本不仅成本高,而且速度慢。...现在,用深度学习算法可以识别植物标本扫描图片,并判断它是否为还未被记录新物种。 ? 这项成果研究人员来自哥斯达黎加技术研究所和法国农业发展国际研究中心。...这是研究人员首次尝试用深度学习解决植物分类问题。 世界上约有3000个标本博物馆,包含了约3.5亿个标本,其中仅有一小部分实现了数字化。 ?...△ 数字化植物标本打开了研究人员从世界各地收集标本新世界 研究人员在26万张标本扫描图像上训练了一种新算法,教算法理解物种分类,之后将训练结果与专家判定做对比。...这个训练图像集中包含了1000多个物种,算法准确度达到了80%。 还有个意外惊喜。研究人员发现,在法国标本图像上训练算法,拿到巴西也有效。这种迁移学习技能避免了很多重复训练。

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深度学习-多分类问题

深度学习-多分类问题 概述 数据来自路透社数据集,为kersa库自带数据,包含不同主题,每个主题最少有10个样本 代码 #导入数据 from keras.datasets import reuters...model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))# 增加节点 model.add(layers.Dense(46, activation='softmax'))# 最终分类为...第一个数为损失 # 对新数据进行预测 predictions = model.predict(x_test) predictions[0].shape # predictions为46个类别的预测概率 # 判定依据是最大概率为可能分类...(46,) 什么是one-hot编码 问题 最近做这几个项目,一直有这个东西萦绕在我脑海,久久不能释怀,主要是书里代码写太复杂,影响到了理解,其实one-hot就是一开始学习统计分析对分类变量哑变量设置...按道理神经网络可以处理这样因子类型,并不需要这样处理,后来明白了,如果将分类变量放入一列,那么对于其他变量就整合了(类似于长数据),在训练神经网络过程中,这种整合运算会有可能对数据加权求均值,那么这样运算就会丢失分类信息

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深度学习分类网络发展历史

深度学习是指深度神经网络,这主要是因为网络深了之后才可以表现更广阔意思,而神经网络最基本问题是分类问题。本文从神经网络开始起,讲讲深度学习分类网络发展历史以及其中用到技术。   ...而本文既然讲深度学习,自然是连接派研究成果。目前,也的确是连接派发展最好,但未来AI个人怀疑是三大学派合流。 神经网络 上世纪初,人们发现并研究大脑神经元, ?...而作为分类系统,一般来说,最终输出采用one-hot编码,这样比较对称。也就是,如果是n分类,网络最终输出就是一个n维向量。 LeNet ?   卷积网络早期经典,用于处理手写识别。...归一化思想说白了就是用多个输入张量统一调整调整当前输入张量,归一化之前,整体BP学习算法对于稍微深一点网络甚至不太现实,最开始深度学习模型都是一层一层学习,归一化思想让整体BP学习成为了现实...单个卷积层做残差没有意义,因为它与单个卷积是等价。   当然,也可以适用更深层次残差模块,加法跨越层次可以更多一点。 ?   为什么可以实现真正意义上深度学习呢?

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深度学习】OCR文本识别

---- 以美团OCR识别为例 基于深度学习OCR 文字是不可或缺视觉信息来源。相对于图像/视频中其他内容,文字往往包含更强语义信息,因此对图像中文字提取和识别具有重大意义。...传统单字识别引擎→基于深度学习单字识别引擎 由于单字识别引擎训练是一个典型图像分类问题,而卷积神经网络在描述图像高层语义方面优势明显,所以主流方法是基于卷积神经网络图像分类模型。...基于规则方法实现简单,但在成像/背景复杂条件下其效果不好。机器学习方法通过离线训练鉴别切点二类分类器,然后基于该分类器在文字行图像上进行滑窗检测。...基于现有技术和美团业务涉及OCR场景,我们在文字检测和文字行识别采用如图所示深度学习框架。...基于上述试验,与传统OCR相比,我们在多种场景文字识别上都有较大幅度性能提升,如图19所示: 与传统OCR相比,基于深度学习OCR在识别率方面有了大幅上升。

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基于深度学习视频内容识别

今天给您讲讲视频大数据和视频内容识别(部分内容来自复旦大学-计算机科学技术学院薛向阳、姜育刚,谢谢参考阅读)。 视频大数据 ? 作为目前最火热词汇之一,大数据在各个领域都已有了较为成熟应用。...可以预见在未来“智慧城市”建设中,视频数据量会爆炸性增长,对海量视频数据处理系统要求会越来越高,对视频数据挖掘能力要求越来越强,视频大数据平台将引入越来越多AI机器学习深度学习、智能图算法等尖端技术来提高整个系统智能化水平...大规模动作识别比赛数据 THUMOSChallenge 101类别;分别与ICCV2013、ECCV2014、CVPR2015合办 ?...深度视频学习 Video Classification with Regularized DNN ? Z. Wu, Y.-G....然后加一个类别关系正则项: ? 在训练过程中,是通过相关系数矩阵V得到: ? 其可以从高相关类中学习有用知识。 最后再加一个参数W正则项(为了增加鲁棒性),整个公式为: ?

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深度学习kerascnn做图像识别分类,准确率达97%

Keras是一个简约,高度模块化神经网络库。 可以很容易和快速实现原型(通过总模块化,极简主义,和可扩展性) 同时支持卷积网络(vision)和复发性网络(序列数据)。以及两者组合。...keras资源库网址为https://github.com/fchollet/keras olivettifaces人脸数据库介绍 Olivetti Faces是纽约大学一个比较小的人脸库,由 40...个人400张图片构成,即每个人的人脸图片为10张。...每张图片灰度级为8位,每个像素灰度大小位于0-255之间,每张图片大小为64×64。...olivettifaces.pkl','wb') # store data and label as a tuple cPickle.dump((face_data,face_label), f) f.close() 分类模型

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使用深度学习进行图像分类

使用深度学习进行图像分类 解决任何真实问题重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题竞赛。...我们将挑选一个2014年提出问题,然后使用这个问题测试本章深度学习算法,并在第5章中进行改进,我们将基于卷积神经网络(CNN)和一些可以使用高级技术来改善图像识别模型性能。...大多数深度学习架构都期望图片具有相同尺寸。 2.用数据集均值和标准差把数据集归一化。 3.把图片数据集转换成PyTorch张量。...图片 图3.8 2.按批加载PyTorch张量 在深度学习或机器学习中把图片进行批取样是一个通用实践,因为当今图形处理器(GPU)和CPU都为批量图片操作进行了优化。...在我们例子中,使用了流行名为ResNet深度学习算法,它在2015年赢得了不同竞赛冠军,如与计算机视觉相关ImageNet。

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理解深度学习分类网络:LeNet

深度学习分类网络(Classification)很多,可以说是神经网络鼻祖,代表性有:LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet、SENet、NASNet、AmboNet...将上一步5x5x16feature map展开,得到长度为400向量,连到第一个长度为120全连接层(Fully connnected) 6....将上一步120维向量连到第二个长度为84全连接层 7. 最后送入softmax回归,得到十类手写体数字对应概率值 LeNet大约有6万个参数。...另外可以看出,随着网络加深,图像宽度和高度在缩小(主要由于polling层下采样),与此同时,图像通道数(主要由于卷积层)却在不断变大。...有疑问地方欢迎留言,其他网络后面会一一介绍。

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深度学习实战之垃圾分类

垃圾分类,指按一定规定或标准将垃圾分类储存、分类投放和分类搬运,从而转变成公共资源一系列活动总称。...分类目的是提高垃圾资源价值和经济价值,力争物尽其用;然而我们在日常生活中认为对垃圾分类还是有些不知所措,对干垃圾、湿垃圾……分不是很清楚,由此我们就想到了使用深度学习方法进行分类。...项目完整代码:https://github.com/taotao/garbage 有什么问题欢迎同笔者讨论:1017190168 最后希望大家能够动手实践实践最新版本:自笔者于2019年8月发出了深度学习实战之垃圾分类博文以来...在这里非常感谢大家厚爱。其实很早就想再迭代一个垃圾分类项目出来,但是由于之前比较忙,一直没有时间将其落实。最近没什么事情,笔者花了一些时间又重新做了一个垃圾分类系统。希望对大家学习研究有所帮助。...新版本链接:深度学习之垃圾分类系统(识别率近99%) 垃圾分类识别系统(目标检测版)近期项目:新冠肺炎(Covid-19)病毒检测 欢迎大家阅读、获取。

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深度学习分类案例:新闻文本分类

深度学习分类案例:新闻文本分类 作者:Peter 编辑:Peter 大家好,我是Peter~ 这里是机器学习杂货店 Machine Learning Grocery~ 之前介绍过一个单分类问题。...本文介绍一个基于深度学习分类实战案例:新闻文本分类,最终是有46个不同类别 [e6c9d24egy1h0uaimel9mj20hq08cq36.jpg] 数据集 路透社数据集 广泛使用文本分类数据集:46个不同主题,即输出有46个类别。...,比如32或者128等 改变隐藏层个数,目前是2个;可以改成1个或者3个 小结 如果是对N个类别进行分类,最后一层应该是大小为NDense层 单标签多分类问题,网络最后一层使用softmax激活,输出在...N个输出类别上概率分布 损失函数几乎都是分类交叉熵categorical_crossentropy。

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基于深度学习文本分类应用!

作者:罗美君,算法工程师,Datawhale优秀学习者 在基于机器学习文本分类中,我们介绍了几种常见文本表示方法:One-hot、Bags of Words、N-gram、TF-IDF。...与上述表示方法不同,深度学习也可以用于文本表示,并可以将其映射到一个低维空间。fastText是Facebook2016年提出文本分类工具,是一种高效浅层网络。...tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531810/information(阿里天池-零基础入门NLP赛事) 2. fastText模型剖析 2.1 概念 FastText是一种典型深度学习词向量表示方法...,它核心思想是将整篇文档词及n-gram向量叠加平均得到文档向量,然后使用文档向量做softmax多分类。...主要超参数: lr: 学习率 dim: 词向量维度 epoch: 每轮个数 wordNgrams: 词n-gram,一般设置为2或3 loss: 损失函数 ns(negative sampling

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PCANet --- 用于图像分类深度学习基准

论文matlab代码(第一个就是):Matlab Codes for Download 本文C++ 和 Scala 代码:https://github.com/Ldpe2G/PCANet 该文提出了一个简单深度学习网络...,用于图像分类,用于训练图像特征提取包含以下步骤:     1、cascaded principal component analusis  级联主成分分析;     2、binary...hashing 二进制哈希;     3、block-wise histogram 分块直方图 PCA(主成分分析)被用于学习多级滤波器(multistage filter banks),...最后得出每一张训练图片特征,每张图片特征化为 1 x n 维向量,然后用这些特征向量来训练 支持向量机,然后用于图像分类。...需要注意是按照论文说法,分块矩阵列数为m*n,所以5x5矩阵分块矩阵应该有25列, 但是从代码实现上看,是按照上图公式来计算

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图像分类 | 深度学习PK传统机器学习

现在,我们不再试图用代码来描述每一个图像类别,决定转而使用机器学习方法处理图像分类问题。 ? 目前,许多研究者使用CNN等深度学习模型进行图像分类;另外,经典KNN和SVM算法也取得不错结果。...本项目中,我们做了一些有意思事情: 将业内普遍用于图像分类CNN和迁移学习算法与KNN,SVM,BP神经网络进行比较。 获取深度学习经验。 探索谷歌机器学习框架TensorFlow。...由于传统多层感知机模型在图像识别方面效果甚佳,但由于其节点间全连接模式对于其延展性造成了阻碍,因此对于高分辨率图像,识别率不是很理想。...整个训练过程不超过10分钟,且我们得到了非常好结果。事实证明,深度学习和迁移学习十分强大。 Demo: ?...六、结论 基于以上实验比较,我们得出: KNN,SVM,和BP神经网络在图像分类中不够有效。 即使在CNN中过拟合,CNN实验结果依旧比传统分类算法好。 迁移学习在图像分类问题上非常有效。

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图像分类 | 深度学习PK传统机器学习

现在,我们不再试图用代码来描述每一个图像类别,决定转而使用机器学习方法处理图像分类问题。 目前,许多研究者使用CNN等深度学习模型进行图像分类;另外,经典KNN和SVM算法也取得不错结果。...本项目中,我们做了一些有意思事情: 将业内普遍用于图像分类CNN和迁移学习算法与KNN,SVM,BP神经网络进行比较。 获取深度学习经验。 探索谷歌机器学习框架TensorFlow。...由于传统多层感知机模型在图像识别方面效果甚佳,但由于其节点间全连接模式对于其延展性造成了阻碍,因此对于高分辨率图像,识别率不是很理想。...第三种方法:Retrain Inception V3 整个训练过程不超过10分钟,且我们得到了非常好结果。事实证明,深度学习和迁移学习十分强大。...迁移学习在图像分类问题上非常有效。运行时间短且结果精准,能够良好地解决过拟合和数据集过小问题。 通过本次项目,我们得到了许多宝贵经验,如下所示: 调整图像使其更小。

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图像分类 | 深度学习PK传统机器学习

现在,我们不再试图用代码来描述每一个图像类别,决定转而使用机器学习方法处理图像分类问题。 目前,许多研究者使用CNN等深度学习模型进行图像分类;另外,经典KNN和SVM算法也取得不错结果。...本项目中,我们做了一些有意思事情: 将业内普遍用于图像分类CNN和迁移学习算法与KNN,SVM,BP神经网络进行比较。 获取深度学习经验。 探索谷歌机器学习框架TensorFlow。...由于传统多层感知机模型在图像识别方面效果甚佳,但由于其节点间全连接模式对于其延展性造成了阻碍,因此对于高分辨率图像,识别率不是很理想。...第三种方法:Retrain Inception V3 整个训练过程不超过10分钟,且我们得到了非常好结果。事实证明,深度学习和迁移学习十分强大。...迁移学习在图像分类问题上非常有效。运行时间短且结果精准,能够良好地解决过拟合和数据集过小问题。 通过本次项目,我们得到了许多宝贵经验,如下所示: 调整图像使其更小。

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