人工智能 卷积神经网络讲义ppt 课程讲义 有神经网络的来源 以及演变 介绍

自动生成图片描述是自然语言处理和计算机视觉的热点研究话题，要求计算机理解图像语义信息并用人类自然语言的形式进行文字表述.针对当前生成中文图像描述整体质量不高的问题，提出首先利用FastText生成词向量，利用卷积神经网络提取图像全局特征；然后将成对的语句和图像〈S，I〉进行编码，并融合为两者的多模态特征矩阵；最后模型采用多层的长短时记忆网络对多模态特征矩阵进行解码，并通过计算余弦相似度得到解码的结果.通过对比发现所提模型在双语评估研究（BLEU）指标上优于其他模型，生成的中文描述可以准确概括图像的语义信息.

wwu-ki_brainage 使用卷积神经网络（CNN）进行大脑年龄预测的教程 培训和评估是使用fastai_scans（ ）完成的，fastai是与3d医学图像配合使用的fastai扩展。 安装 1.）创建一个新的conda环境，安装Python 3.6并激活它 conda create -n wwuki_brainage python=3.6; conda activate wwuki_brainage 2.）在环境中安装pip conda install pip 3.）使用pip在该conda环境中安装软件包（将USER替换为您的用户名，将CONDA_DIR替换为.conda替换为Anaconda，将miniconda替换为miniconda）。 /home/USER/CONDA_DIR/envs/wwuki_brainage/bin/pip install git+git

matlab图像分割肿瘤代码该软件包含对工具箱MatConvNet（）的修改。 MatConvNet是在Matlab上实现CNN的工具箱。 该代码实现了我们用于自动黑色素瘤诊断的解决方案，该解决方案最初已提交给ISIC 2017黑色素瘤诊断挑战（），然后针对本文进行了改进： I. Gonzalez Diaz，“ DermaKNet：将皮肤科医生的知识整合到卷积神经网络中，以诊断皮肤病变”，在IEEE生物医学和健康信息学杂志上，第1卷。 PP，不。 99，第1-1页。 doi：10.1109 / JBHI.2018.2806962 我们已经参加了第3部分：病变分类。 在此任务中，要求参与者完成两项独立的二进制图像分类任务，这些任务涉及皮肤病变（黑色素瘤，痣和脂溢性角化病）的三种独特诊断。 在第一个二进制分类任务中，要求参与者区分（a）黑色素瘤和（b）痣与脂溢性角化病。 在第二个二进制分类任务中，要求参与者区分（a）脂溢性角化病和（b）痣和黑色素瘤。 定义： Melanoma – malignant skin tumor, derived from melanocytes (melanoc

深度学习在分类任务上取得了革命性的突破，但是需要大量的有标签数据作为支撑.当数据匮乏的时候，神经网络极易出现过拟合的问题，这种现象在小规模数据集上尤为明显.针对这一难题，本文提出了一种基于生成对抗网络的数据增强方法，并将其应用于解决由于数据匮乏，神经网络难以训练的问题.实验结果表明，合成的数据和真实的数据相比既具有语义上的相似性，同时又能呈现出文本上的多样性；加入合成的数据后，神经网络能够更加稳定地训练，而且分类的准确度也有了进一步的提高.将提出的算法和其他一些数据增强的技术对比，我们的方法结果最好，从而证明了这种技术的可行性和有效性.

Latte：对流神经网络（CNN）推理引擎 Latte是用C ++编写的卷积神经网络（CNN）推理引擎，并使用AVX对操作进行矢量化。 该引擎可在Windows 10（32位和64位），Linux（内核= 4.12.10，gcc = 7.2.0）和macOS Sierra上运行。 当使用ATLUS构建caffe时，它具有与NVIDIA Caffe相同的精度和相同的推理速度。 该引擎具有自己的网络文件格式（.ahsf文件），因此我们提供了一些python脚本，可将NVIDIA Caffe的文件转换为我们自己的文件。 引擎支持以下层： 输入层。 卷积层。 ReLU。 完全连接的层。 Softmax。 最大池化层。 sigmod。 丹妮 如何使用python脚本： 我们的python脚本是使用Python 2.7.13制作的，需要以下软件包才能正常工作： Pycaffe（在构

matlab图像去除阴影代码Vineyard_FastRCNN 介绍 该项目提出了一种在农业环境中使用Matlab的基于快速区域的卷积神经网络方法（Fast R-CNN）的物体/障碍物检测器。 卷积神经网络近年来显着提高了图像分类和检测精度[1]。 可以以更高的置信度来检测具有多种光学特征和表面的特别复杂的场景和物体。 农业是异构几何形状和表面的杰出典范，给传统的计算机视觉方法带来了无数困难。 纵观现代葡萄园，控制杂草的一种逐渐普遍的方法是机械/物理去除植物下方的杂草。 因此，去除杂草的机具必须检测植物和其他障碍物以避免碰撞。 如下面所示，如果工具前有障碍物，则可以“感觉”到现有技术： 这种物理相互作用会损坏植物的树皮，从而使真菌生长。 非接触式系统，无论是基于传感器还是基于摄像头的实施方案，都可以对该主题产生积极影响，并且进一步允许农民收集有价值的信息，例如： 智能农场的数据挖掘， 自治系统 健康监测。 现代网络日益复杂 最近的CNN（例如VGG16，VGG19，GoogleNet或Inception网络）的复杂性和大小不断增加，导致对分类/检测的处理能力需求很高。 尽管在Amazo

一种自适应学习率的卷积神经网络模型及应用

激活函数： tf.nn.relu(features, name=None) features:卷积后加上偏置的结果 return:结果 卷积层： tf.nn.conv2d(input, filter, strides=, padding=, name=None) 计算给定4-D input和filter张量的2维卷积 input：给定的输入张量，具有[batch,heigth,width,channel]，类型为float32,64 **filter：**指定过滤器的大小，[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels] stri

卷积神经网络在目标检测中的应用及FPGA实现