Simd：使用以下SIMD的C ++图像处理和机器学习库：SSE，SSE2，SSE3，SSSE3，SSE4.1，SSE4.2，AVX，AVX2，AVX-512，VMX（Altivec）和VSX（Power7），NEON臂

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tensorflow下用LSTM网络进行时间序列预测，实时多变量预测和对于未来数据的单变量预测，代码中做了详尽的中文解释，并对一些参数进行了注释和说明。

类激活图 通过可视化对于这些模型的预测（或视觉解释）“重要”的输入区域，可以使基于卷积神经网络（CNN）的模型更加透明的技术。 使用VinBigData图像和Inception架构的示例

美国运输模式 US-Transporation是我们数据集的名称，其中包含来自13个以上用户的传感器数据。 鉴于文献中缺乏针对TMD的通用基准，我们通过一个简单的Android应用程序收集了一大套属于不同主题的度量。 我们公开发布数据集，以便其他研究人员可以从中受益，以进行进一步的改进和提高研究的可重复性。 我们的数据集是由不同性别，年龄和职业的人构建的。 此外，我们不对应用程序的使用施加任何限制，因此，每个用户都记录自己习惯执行该操作的数据，以便评估现实世界的状况。 除了可下载的数据集之外，在此页面中，您还可以找到Python的代码以提取特征，并建立机器学习模型以进行预测。 您可以在找到有关数据集和我们的工作的更多信息。 如果对您的研究有所帮助，请在您的出版物中引用以下论文： @article{carpineti18, Author = {Claudia Carpineti,

RegNet 介绍 在这项工作中，我们提出了一种通过学习方法来解决非刚性图像配准的方法，而不是通过对预定义的相异性度量进行迭代优化来解决。 我们设计了卷积神经网络（CNN）架构，与所有其他工作相反，该架构直接从一对输入图像中估计位移矢量场（DVF）。 提议的RegNet使用大量的人工生成的DVF进行了训练，没有明确定义相异性度量标准，并且以多种比例集成了图像内容，从而为网络配备了上下文信息。 在测试时，与当前的迭代方法相反，非刚性配准是一次完成的。 引文 [1] ， ， ， ， ， ， 和 ，2019年。。 arXiv预印本arXiv：1908.10235。 [2] ， ， ， ， IvanaIšgum和Marius Staring ，2017年9月。 使用多尺度3D卷积神经网络进行非刚性图像配准。 在医学图像计算和计算机辅助干预国际会议上（第232-239页）。 湛

Neural Networks and DeepLearning - Michael Nielsen 中文 PDF 带书签 Neural Networks and DeepLearning - Michael Nielsen 中文 PDF 带书签 Neural Networks and DeepLearning - Michael Nielsen 中文 PDF 带书签

尼尔森神经网络和深度学习 迈克尔尼尔森（Michael Nielsen）的书-。 在线书的源代码在，而相关的许可证在文件LICENSE.mnielsen 。

金字塔形卷积 这是我们的论文的PyTorch实现。 （请注意，这是ImageNet上图像识别的代码。有关语义图像分割/解析的信息，请参见以下存储库： : ） 在ImageNet上训练的模型可以在找到。 PyConv能够提供比基线更高的识别能力（有关详细信息，请参见）。 ImageNet上的准确性（使用默认培训设置）： 网络 50层 101层 152层 ResNet 76.12％（ ） 78.00％（ ） 78.45％（ ） PyConvHGResNet 78.48 ％（ ） 79.22 ％（ ） 79.36 ％（ ） PyConvResNet 77.88 ％（ ） 79.01 ％（ ） 79.52 ％（ ） 使用更复杂的训练设置（例如，使用附加数据增强（CutMix），将bach大小增加到1024，学习率0.4，余弦调度程序超过300个纪元以及使用混合精度来加

组织病理学检测 创建了一种算法，以识别从较大的数字病理扫描中获取的小图像斑块中的转移癌。 该比赛的数据是对PatchCamelyon（PCam）基准数据集的略微修改版本 动机 乳腺癌的临床诊断最好通过活检来实现。 病理学家通过在显微镜下手动检查组织切片来进行诊断。 但是，传统的诊断系统需要专业知识，只有经验丰富的病理学家才能准确地确定肿瘤组织。 当前，在印度的各个农村地区，人们无法获得良好的医疗保健设施。 另外，农村地区没有新的先进设备，因此甚至有可能无法正确诊断患者。 农村地区医疗状况不佳的主要原因之一是缺乏经验丰富的医生。 数据集 该研究使用的数据集是PatchCamelyon（PCam）[21]，[22]的略微修改版本。由于其概率抽样，原始PCam数据集包含重复图像，但是此版本不包含重复图像。 该数据集是开源的，可以从（ ）下载。 数据集包含超过220K张RGB图像，尺寸为96x