今天来聊一聊适用于医学图像分割的卷积神经网络—U-net
脑部结构分割:脑部结构分割在神经科学和神经外科领域具有重要意义,U-net可以有效地将脑部解剖结构(如灰质、白质、脑室等)进行准确的分割,为大脑研究和疾病诊断提供可靠的工具。心脏分割:心脏分割是心血管疾病诊断和治疗的关键步骤,U-net可以精确地分割出心脏的不同组织(如心肌、心腔等),帮助医生评估心脏功能和病变情况。
穿越时空的卷积神经网络:探索前向传播的奥秘
卷积神经网络是一种由多个层次组成的神经网络模型。其基本结构包括输入层、卷积层、池化层和全连接层。输入层接收原始数据,卷积层通过卷积操作提取特征,池化层降低特征图的维度,全连接层通过神经元连接实现分类或回归。二、卷积操作的原理卷积操作是卷积神经网络中最重要的操作之一。它通过滑动一个滤波器(也称为卷积...
微美全息(NASDAQ:WIMI)研究基于深度卷积神经网络的增强现实动态...
深度卷积神经网络(DeepConvolutionalNeuralNetwork,简称DCNN)是一种特殊的神经网络结构,主要用于图像识别和计算机视觉任务。它是由多个卷积层、池化层和全连接层组成的,每个层都有一定数量的神经元。DCNN的核心思想是通过学习图像的特征来实现图像分类和识别。DCNN的卷积层是其最重要的组成部分,它使用卷积核对输入图像...
李德毅院士:人类的四种基本认知模式
对于卷积神经网络、Transformer等各类深度学习模型(图3),如果算力足够大,由大量人工神经元和相互连接权重构成的深度神经网络具有逼近任意复杂函数的泛化能力。机器基于大量的示例可以自主学习完成感知识别,无须进行显式编程,通过尝试、犯错以及自我调整等操作,逐步减少感知误差,机器通过自主学习实现感知智能,开辟了机器学习的...
dreamcoder-arc:用于抽象和推理的神经网络 ARC-AGI
首先,高度可变的网格大小排除了卷积神经网络(CNN)的使用,CNN依赖于固定大小的图像输入,或者至少在使用自适应或全局池化层时有一个最小大小的输入[33,34]。在我们的例子中,我们需要一个能够有效地处理小到1×1网格的网络。一种选择是将所有网格填充到一个足够大的固定大小,如30×30。然而,当大部分图像是填充时,...
前沿综述:面向复杂系统建模的多模态图学习
二、图神经网络用于多模态图学习深度学习已经为多模态学习开创了诸多融合方法(www.e993.com)2024年8月4日。例如,循环神经网络(RNN)与卷积神经网络(CNN)的结构成功地相结合,用于视频描述问题中声音和图像信息的融合。最近,生成模型在语言相关及基于物理的多模态数据上也被证明非常精确。这些模型基于编码器-解码器框架,在编码器中,组合后的架构同时...
市政府关于公布南通市第十三届自然科学优秀学术论文的通知
5.含漆酶包埋金属-有机骨架的双功能生物催化膜用于检测和降解酚类污染物(Dual-functionalbiocatalyticmembranecontaininglaccase-embeddedmetal-organicframeworksfordetectionanddegradationofphenolicpollutant)李大伟(南通大学)、成悦、左涵
图像识别基础知识-视觉模型的门户
简单来说,在卷积神经网络(CNN)能够识别出物体及其关系、图案和整体图像结构之前,它们必须经过一段训练过程。在这个过程中,CNN会接触到大量的有标注的图像数据集。通过这些数据,CNN学会了将特定的图案和特征与相应的物体标签相匹配,比如将某种图像模式识别为“狗”或“鼠”。这种训练使得CNN能够准确地识别和分类图像中...
高性能计算环境下的深度学习异构集群建设与优化实践
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计算神经科学读书会启动:从复杂神经动力学到类脑人工智能
希望这样的总结能给大家提供一个俯瞰领域的视角,激发大家对开发大脑启发的,特别是利用了大脑的网络连接结构和动力复杂性的机器学习和人工智能系统的兴趣。2.弭元元:神经计算建模基础与入门大脑的高级认知功能,如感知、运动、学习与记忆等,都是由海量神经元所构成的复杂神经网络来实现的。网络中的神经元接收外部输入...