医学影像中的机器学习--U-Net 是用于生物图像分割的卷积神经网络（CNN）。 为了保留更精细的特征图，使用了跳过连接来补充更深层中的数据。 在这项工作中，将相同的体系结构用于MRI脑部扫描，以预测一种给予另一种的方式。 这是通过将以两种不同方式扫描的原始MRI体数据切成可在网络上进行训练的2D图像来完成的。 该网络是使用 （用于CNN的MATLAB工具箱）实现的。

在学习卷积神经网络时做的笔记，希望可以给大家提供帮助。相互指正！

深度学习和人工智能方面的预备知识！

附件是VISIO版本的CNN的通俗解释。包含了卷积的运算过程的图片化过程展示。卷积神经网络的的运行步骤。

具有Keras联合学习和差分隐私功能的ECG信号分类，卷积神经网络实现 该存储库包含更高级版本。 它包括使用和库的联合学习和差分隐私实现，用于隐私保护机器学习。 该代码已在以下论文中使用，因此如果您想在自己的研究中使用它，请引用此代码。 @ARTICLE{Firouzi2020, author={F. {Firouzi} and B. {Farahani} and M. {Barzegari} and M. {Daneshmand}}, journal={IEEE Internet of Things Journal}, title={AI-Driven Data Monetization: The other Face of Data in IoT-based Smart and Connected Health}, year={2020}, volume={}, number={},

卷积神经网络matlab实现 包括神经网络的创建 训练和测试

针对施工环境的复杂性，监管人员对施工人员着装的监督通常存在着一定的困难，较难实现及时、有效的监督等问题，文中提出了一种基于CNN的安全智能监测识别算法。该算法首先通过相关样本图像训练出所需要的安全帽、安全带等四种识别模型。然后利用所得到的模型，对电力施工现场所拍摄的实时图像进行检测识别，从而实现智能化监测。测试结果表明，该算法对于施工人员着装的平均识别准确率可达到89.27 %，验证了该算法的可行性。

深度洞察 该存储库包含DeepInsight的原始MatLab代码，如《 。 pyDeepInsight 该软件包提供了DeepInsight图像转换过程的python版本。 不能保证得到与已发布的MatLab代码相同的结果，应将其视为实验性的。 安装 python3 -m pip -q install git+git://github.com/alok-ai-lab/DeepInsight.git#egg=DeepInsight 用法 以下是ImageTransformer类的标准用法的演练 from pyDeepInsight import ImageTransformer , LogScaler from sklearn . model_selection import train_test_split import pandas as pd import numpy as np

音符识别 卷积神经网络，用于从乐谱中识别音符。 迄今为止最好的配置 STEP_SIZE = 1e-6 FEATURE_STEP_SIZE = 1e-6 REG = 1e-4 BATCH_SIZE = 32 FULLY_CONNECTED_NEURONS = 50 ITERATIONS = 50 conv（5个过滤器，3X3）=> relu => conv（5个过滤器，3X3）=> relu =>池=> conv（15个过滤器，3X3）=> relu =>池=>扁平=> 2 *隐藏=>softmax 间隔/增量分析统计

基于扩张神经网络（Divolved Convolutions）训练好的医疗领域的命名实体识别工具，这里主要引用模型源码，以及云部署方式供大家交流学习。 环境 阿里云服务器：Ubuntu 16.04 Python版本：3.6 Tensorflow：1.5 第一步：来一个Flask实例，并跑起来： 使用的是Pycharm创建自带的Flask项目，xxx.py from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello_world(): return 'Hello World!' if __name__ == '__main__': app.run() 执行python xxx.py就可以运行在浏览器中测试若直接在dos窗口中：输入命令也可测试。 第二部：服务器配置 服务器python版本为3.x 安装pi