⛄ 内容介绍在基于图像的医学决策中，捕获患者给定器官的不同形态的医学图像。这些图像中的每一个都将代表一种模式，该模式将以不同方式呈现被检查的器官，从而导致对给定现象（例如中风）的不同观察。对这些模式中的每一种模式的准确分析都有助于发现更合适的医疗决策。多模态医学成像是一个研究领域，它包括开发能够融合不同模态集获取的图像信息的稳健算法。在本文中，针对广泛的医学诊断问题提出了一种新颖的多模态医学图像融
数据集：凯斯西储实验室的轴承故障诊断（振动加速度采集的）和我的研究对象很很相似，都是一维时间序列的目标，所以拿来练手。平台：jupyter notebook，把每一行代码所表述的意思完全展示出来了，更加容易理解代码执行过程，相较于pyhcarm更加友好，对跑神经网络，因为能够直观的看到运行过程。环境：win10，tensorflow2.1(感觉深度学习，版本可以不要太高，要不然很多不兼容，整着好麻
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2024-03-29 12:41:24
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通讯作者：Yury Gogotsi论文DOI：10.1002/adma.201702410全文速览二维过渡金属碳化物和氮化物被称为MXenes，在电化学电容器、锂离子电池和锂硫电池等储能装置中受到越来越多的关注和竞争力。然而，与其他2D材料相似，MXene纳米片倾向于堆叠在一起，限制了器件的性能。为了充分利用MXenes的电化学储能能力，本文报道了用模板法将二维MXene薄片加工成空心球和三维结构
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2024-09-13 12:41:56
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原文：https://arxiv.org/abs/1910.03151 代码：https://github.com/BangguWu/ECANet 论文题目：ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks目录引言一、ECANet结构 二、ECANet代码三、将ECANet作为一个模块加
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2024-02-19 11:29:47
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1. 对深度学习相关神经网络理解深入，如DNN、CNN、RNN、GAN等；2. 有深厚的理论研究背景和数据基础，熟悉EM、MCMC、LR、LDA、PCA、时间序列等数学方法；3. 熟悉一种以上的深度学习的开源框架，如Caffe、TensorFlow、ARM AI Library、SNPE等；DNN长短期记忆神经元（Long short term memory cells）用于克服循环神经元中信息快
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2024-03-01 10:57:58
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作者: WangXi20161、介绍本示例将展示构建3D卷积神经网络（3D CNN），以预测电子计算机断层扫描（CT）是否感染新冠病毒肺炎。2D CNN通常用于处理RGB图像（3个通道）。3D CNN：它将3D数据或2D帧序列（例如CT扫描中的切片）作为输入，这个架构可以从3D深度或者连续视频帧中产生多通道的信息，然后在每一个通道都分离地进行卷积和下采样操作。最后将所有通道的信息组合起来得到最终的
文章目录T-DFNN: An Incremental Learning Algorithm for Intrusion Detection Systems论文摘要论文解决的问题1.T-DFNN结构2.树的节点结构3.训练过程4.分类过程总结 T-DFNN: An Incremental Learning Algorithm for Intrusion Detection Systems论文摘要近
图神经网络DGL-构图图神经网络、图表示学习、知识图谱GNN的学习目标是获得每个结点的图感知的隐藏状态，这就意味着：对于每个节点，它的隐藏状态包含了来自邻居节点的信息。dgl.DGLGraph是对图的统一抽象，它存储了图的结构信息、节点/边的属性信息。通过dgl.graph()生成同构图通过dgl.heterograph()生成异构图借助dgl.*工具包和其他数据源生成图备注：在DGL眼中图都是有
参考文献：段雅鸣,张锦水,朱爽.基于深度卷积神经网络的云检测方法[J].测绘通报,2021(04):33-39.本文针对DCNN云检测方法严重依赖海量人工标记样本的问题,提出-种基于已有云检测方法结果的DCNN云检测模型发展方法。该方法利用Fmask对L andsat 8数据集提取云范围作为训练样本,采用DCNN模型进行训练。并在训练完成后利用包含不同下垫面的测试样本对模型性能进行检测,以验证本文
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2024-09-23 17:11:56
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[论文解读] 阿里DIEN整体代码结构 文章目录[论文解读] 阿里DIEN整体代码结构0x00 摘要0x01 文件简介0x02 总体架构0x03 总体代码0x04 模型基类4.1 基本逻辑4.2 模块分析4.2.1 构建变量4.2.2 构建embedding4.2.3 拼接embedding0x05 Model_DIN_V2_Gru_Vec_attGru_Neg5.1 第一层 'rnn_1'5.1
首先在开篇之前介绍下内网打洞原理场景：一个服务器S1在公网上有一个IP，两个私网机器C1,C2C1,C2分别由NAT1和NAT2连接到公网，我们需要借助S1将C1,C2建立直接的TCP连接，即由C1向C2打一个洞，让C2可以沿这个洞直接连接到C1主机，也就成了局域网访问的模式。实现过程如下：S1启动两个网络监听（主连接监听，打洞监听）由于S1是公网，所以C1,C2和S1保持通信， 当C1
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2024-10-24 19:07:06
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下面具体阐述一下深度学习能力的五个分类。 C C级别作者的定义是Classification Only，可以理解为只能做分类。涉及到的系统包含全链接神经网络（FCN）、卷积网络（CNN）以及它们的各种组合。这些系统采用高维向量作为输入并实现单个结果，通常是输入向量的一个分类。你可以把这些系统当作是无状态函数，这意味着当前的行为仅仅是输入的一个函数。生成模型也是热门研究领域中的一员，也归于此类。简
维度变换是tensorflow中的重要模块之一，前面mnist实战模块我们使用了图片数据的压平操作，它就是维度变换的应用之一。在详解维度变换的方法之前，这里先介绍一下View（视图）的概念。所谓View，简单的可以理解成我们对一个tensor不同维度关系的认识。举个例子，一个[ b,28,28,1 ]的tensor（可以理解为mnist数据集的一组图片），对于这样一组图片，我们可以有一下几种理解方
架构总览 模型的整体架构源于 WebQA 的参考论文 Dataset and Neural Recurrent Sequence Labeling Model for Open-Domain Factoid Question [2]。这篇论文有几个特点：1. 直接将问题用 LSTM 编码后得到“问题编码”，然后拼接到材料的每一个词向量中2. 人工提取了 2 个共现特征
A 28-nm 10-b 2.2-GS/s 18.2-mW Relative-Prime Time-Interleaved Sub-Ranging SAR ADC With On-Chip Background Skew Calibration作者：Dong-Jin Chang, Michael Choi and Seung-Tak Ryu
机构：School of Electrical Engi
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2024-09-24 11:33:14
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**** 给出了DenseNet论文链接以及GitHub代码链接，这就是对论文的理解精华部分的总结。 摘要中，作者概括出DenseNet的几个优点： 1、减轻了vanishing-gradient（梯度消失） 2、加强了feature的传递 3、更有效地利用了feature 4、一定程度上较少了参数数量 最后，还遗留一个反直觉的问题：为什么稠密的结构，连接更紧密了，反而参数会变少了呢? 答案
一、了解关系的概念之前，先熟悉几个相关定义 1、域：域是一组具有相同数据类型的值的集合。例如，整数，实数，规定大小的整型集合。 2、笛卡尔积：给定一组域D1，D2，…，Dn，允许其中某些域是相同的。 D1，D2，…，Dn的笛卡尔积为： D1×D2×…×Dn ＝ ｛（d1，d2，…，dn）｜di属于Di，i＝1，2，…，n｝所有域的所有取值的一个组合并且不能重复。 3、元组：笛卡尔积中每一个元素（d
目录构建自定义层不带参数的层带参数的线性层加载和保存张量、网络模型加载和保存张量加载和保存网络模型网络参数初始化均匀分布正态分布常数用定值1初始化用定值0初始化使用单位矩阵进行初始化xavier_uniformxavier_normalkaiming均匀分布kaiming正态分布截断正态分布 初始化稀疏矩阵fan_in 与 fan_out使用GPU指定GPU设备神经网络与GPU构建自定义
本文主要总结整理一些经典的 DCNN (Deep Convolutional Neural Network)。 前言本文主要总结从 LeNet-5 往后一些著名的「DCNN」。 纵观 CNN 的发展历程，在 LeNet-5 诞生之前，1962 年，加拿大神经科学家 Hubel 和 Wiesel 通过研究发现了猫的视觉中枢里存在感受野、
在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用 PyTorch 搭建 1D 卷积神经网络（1D CNN）。1D CNN 特别适用于时间序列数据、音频信号及其他一维特征的数据，因此掌握其搭建过程对很多实际项目至关重要。
### 环境准备
首先，我们需要做好环境的准备。确保你已经安装了 Python 和相关的库。以下是前置依赖安装：
```bash
pip install torch torchvisio
