深脑节 此回购利用2-D和3-D全卷积神经网络（CNN）的集成，从多模态磁共振图像（MRI）分割脑肿瘤及其成分。 分段网络中使用的密集连接模式可以有效地重用较少数量的网络参数来使用功能。 在BraTS验证数据上，分割网络获得的完整肿瘤，肿瘤核心和活动肿瘤骰子分别为0.89、0.76、0.76。 特征 脑肿瘤分割 脑面罩生成SkullStripping（当前使用HD-BET和ANTs） 放射性特征 核心地位 dcm和nifty支持（将dcm转换为nifty并起作用） 基于UI的推理框架 微调 强化 逐渐解冻 自定义netwrok培训框架 全脑分割 安装 基于PyPi的安装： 所需的Python版本：3.5 安装： pip install DeepBrainSeg 或者 git clone https://github.com/koriavinash1/DeepB

图2．4深层网络训练过程 Fig。2．4 Training Procedure of Deep Networks 无监督特征学习能够很好地提取样本的特征，但为了实现分类还需要将提取的特征 输入到分类器中进行分类。为了适应分类的要求，Hinton等【25J将无监督的特征提取方法 与Soffmax分类器相结合，提出了一种深层分类网络，即深度信念网络(Deep Belief Network，DBN)，具体内容在文章3．3．2中介绍说明。 2．2深层卷积神经网络 卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)网络是一种有监督的深层网络 模型，是当前模式识别领域主要流行的网络结构之一。一个典型的CNN网络模型往往 由卷积层(包含非线性激活)和池化层(下采样层)交替组成，使提取的特征图像尺寸 逐渐减小、特征图像层数逐渐增加，然后再以若干层全连接的形式连接网络，最后通过 分类器对提取的特征进行分类【3引，其结构简图如图2．5所示。在训练CNN网络时直接 以图像的数据矩阵输入到CNN网络，保留了图像各相素点之间的空间位置关系。在训 练过程中，CNN网络逐层对图像的特征进行提取、对不同模式进行分类。 万方数据

一、CIFAR-10简介 CIFAR-10数据集包含10个类别，共计60000张 32×32 3通道彩色图像。其中每个类别包含6000张图像：训练图像50000张，测试图像10000张。 数据集被分为五个训练批次和一个测试批次。每个测试批次有10000张图像，为每个类别各随机挑出1000张构成；训练批次为随机打乱的剩余图像。某些训练批次可能出现一个类型的图像多于另一个类型的情况，但总体而言，训练批次包含每个类型恰好5000张。 二、说明 图片原格式为32*32 3通道 第一次卷积：卷积核大小为3*3，输出32*32 32通道 第一次池化：最大值池化，输出为16*16 32通道 第二次卷积：卷

卷径神经网络对图像进行识别的基础是图像数据的预处理，文档介绍了如何对自身图像就是数据处理并将图像数据传入卷积神经网络进行图像分析与识别

参阅：https://blog.csdn.net/cxmscb/article/details/71023576

卷积神经网络CNN手写数字识别，有详细的代码注释和讲解，以及流程介绍，有利于初学者理解，能完整运行，且准确率当10各epochs时为0.985

使用 卷积神经网络对，自然语言情绪化 分析model 。使用的是斯坦福自然语言处理的NLP技术

这是 Barak 和 Nishith 在斯坦福大学针对 CS231N 的国际象棋卷积神经网络项目！ :-)

本程序基于numpy，自己动手实现了一个简单的卷积神经网络，共两个卷积层，两个池化层以及两个全连接层，并达到了97%的准确率

神经网络后处理 使用卷积神经网络进行Unity的后处理。 使用pix2pix / GAN训练的CNN模型，快速的神经样式传递您可以离线创建样式并使用自己的数据训练网络，从而制作出NNPP！ 带有pix2pix或快速样式转移的培训师 Keras模型和Unity重量说明 受过快速神经风格转换训练： 这是运行时和培训的源代码。 预训练模型在AssetStore上 如何运行： 打开场景场景并运行！ 需求 Unity 2018.2+ 支持计算着色器（DX11 +，Vulkan，Metal） 参考