研究人员基于深度学习无创获得血液输入函数
全面量化大脑PET图像,常常需要精确的血液输入函数。然而,传统方法获取这一函数通常依赖于侵入性且耗时的动脉导管采血,这在临床实践中往往难以实现。科研人员提出了一种基于深度学习的替代方法,用于估计动态脑FDG(氟代脱氧葡萄糖)扫描的输入函数(DLIF)。这一输入函数是通过CT(断层扫描)图像上定义的升主动脉勾画全身PET...
脑科学能用Transformer做什么?
传统的图像配准依赖于特征检测和匹配,而基于深度学习的配准,则通过模型学习构建全局函数来获得对齐表示。研究表明,Transformer在图像配准中表现出色,特别是在长距离空间对应关系的建模方面。目前对于图像配准的研究主要分为位移场配准和微分同胚配准方法。1.位移场配准(displacementfieldregistration):它的目标是找到两幅...
指纹究竟是不是独特的?本科生顶刊发文遭法医界质疑
在训练过程中,研究人员向模型输入三组图像:一个人的指纹作为“标准答案”(锚示例,anchor,表征向量为a),来自同一人不同手指的指纹作为正例(positive,表征向量为p),来自其他人的指纹作为负例(negative,表征向量为n)。通过梯度下降来最小化三元组损失函数L(a,p,n)=max{d(a,p)??d(a,n)+α,0...
青年博士Nature,Science双发,植物领域迎来史上“翻天覆地”的变化!
(3)R中的基础运算和统计计算;(4)R中的包:包,函数与参数的使用;(5)R语言语法,数据类型与数据结构;(6)R基础画图;B4ggplot2(1)ggplot2简介(2)ggplot2的画图哲学;(3)ggplot2的配色系统;(4)ggplot2数据挖掘与作图实战;第三天机器学习C1有监督式机器学习在代谢组...
万字干货:医疗运营分析基本框架
什么是MECE法则:MECE(发音:mesee)分析法是MutuallyExclusiveCollectivelyExhaustive的首字母缩写词,中文意思是“相互独立、完全穷尽”,即所谓的“无重复、无遗漏”。在按照MECE原则将某个整体(不论是客观存在的还是概念性的整体)划分为不同的部分时,必须保证划分后的各部分符合以下要求:...
非凸函数上,随机梯度下降能否收敛?网友热议:能,但有条件,且比凸...
在机器学习领域,我们经常会听到凸函数和非凸函数,简单来讲,凸函数指的是顺着梯度方向走,函数能得到最优解,大部分传统机器学习问题都是凸的(www.e993.com)2024年10月18日。而非凸指的是顺着梯度方向走能够保证是局部最优,但不能保证是全局最优,深度学习以及小部分传统机器学习问题都是非凸的。
知名互联网公司Python的16道经典面试题及答案
2.什么是lambda函数?它有什么好处?答:lambda表达式,通常是在需要一个函数,但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用,也就是指匿名函数lambda函数:首要用途是指点短小的回调函数lambda[arguments]:expression>>>a=lambdax,y:x+y>>>a(3,11)...
深度| 关于国产数据库的46个问题|oracle|sql|mysql|cdc|oltp_网易...
4.分布式数据库全局一致性和高性能如何取舍达到平衡?个人觉得这两者不存在平衡关系,一般一致性要求是来源于业务,很难去做业务上的取舍。都是在有明确一致性要求的情况下,尽量做到性能最好。5.中小银行后端稳态类系统进行分布式方向改造的必要性?分布式改造的必要性,主要来自于几个方面:...
顶级AI学者邢波:机器学习缺乏清晰理论框架,需重定评估目标方法
从2019年开始,他便带领团队从损失函数的角度入手,尝试发现不同机器学习算法和模型间的共性,试图构建一个从形式化角度统一理解机器学习的理论框架,为今后人工智能的可工程化铺垫。邢波教授团队从损失、优化求解器和模型架构等方面入手,为基于经验和任务的机器学习方法提供了一个统一的数学公式(standardequation)。
人人都能看懂的EM算法推导
这个函数反映的是在不同的参数取值下,取得当前这个样本集的可能性,因此称为参数相对于样本集X的似然函数(likelihoodfunction),记为。对L取对数,将其变成连加的,称为对数似然函数,如下式:Q:这里为什么要取对数?取对数之后累积变为累和,求导更加方便...