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机器<font color="red">学习</font>——BP<font color="red">神经网络</font>模型

机器学习——BP神经网络模型

机器学习——BP神经网络模型

机器学习——BP神经网络模型 - medscizl - 2017-05-29

深度<font color="red">学习</font>简介(一)——卷积<font color="red">神经网络</font>

深度学习简介(一)——卷积神经网络

深度学习简介(一)——卷积神经网络

深度学习简介(一)——卷积神经网络 - medscizl - 2017-05-29

机器<font color="red">学习</font>：从多元拟合，<font color="red">神经网络</font>到深度<font color="red">学习</font>

机器学习：从多元拟合，神经网络到深度学习

机器学习，或者更大的一个概念，数据科学这个领域中，同样是学了忘忘了学。不可否认，数学是机器学习的一个基石，但是也是无数人，包括笔者学习机器学习的一个高的门槛，毕竟数学差。而在这篇文章中，原作者并没有讲很多的数学方面的东西，而是以一个有趣实用的方式来介绍机器学习。

36大数据 - 机器学习，概念 - 2016-07-12

<font color="red">神经网络</font>从入门到精通——从<font color="red">神经</font>元到深度<font color="red">学习</font>

神经网络从入门到精通——从神经元到深度学习

图1 人脑神经网络 神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向–深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文。 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类

博客 - 神经网络，深度学习 - 2016-04-01

递归<font color="red">神经网络</font>（RNNs）在机器深度<font color="red">学习</font>中的奇妙应用

递归神经网络（RNNs）在机器深度学习中的奇妙应用

递归神经网络（RNNs）有一些不可思议的地方。从花几十分钟训练我的第一个婴儿模型（相当随意挑选的超参数）开始，到训练出能够针对图像给出有意义描述的模型。

MedSci原创 - 递归，神经网络，机器 - 2015-09-04

Invest Ophthalmol Vis Sci：深度<font color="red">学习</font>的<font color="red">神经网络</font>算法检测视网膜病变！

Invest Ophthalmol Vis Sci：深度学习的神经网络算法检测视网膜病变！

美国加利福尼亚州圣何塞市圣克拉拉谷医疗中心眼科和斯坦福大学生物医学数据科学系的Lam C近日在Invest Ophthalmol Vis Sci发表了一项重要的工作，他们开发了一种自动化的方法来定位和辨别视网膜图像中的多种类型的特征。这套方法使用有限的数据进行训练，中间没有编码特征提取的算法。因为有的疾病的数据有限，所以可以将此算法推广到少数疾病检测的步骤中。

MedSci原创 - 视网膜病变，神经网络算法，自动化，智能化 - 2018-01-31

Radiology：胸片<font color="red">神经网络</font><font color="red">学习</font>在充血性心力衰竭中的价值

Radiology：胸片神经网络学习在充血性心力衰竭中的价值

本研究旨在检验以生成可视化原理（GVRs）作为胸部征象神经网络学习的工具来评价充血性心力衰竭（CHF）的价值。

MedSci原创 - 胸片，神经网络学习，充血性心力衰竭 - 2019-04-13

重建脑科学与AI之间的桥梁，人工<font color="red">神经网络</font>比机器<font color="red">学习</font>更优吗？

重建脑科学与AI之间的桥梁，人工神经网络比机器学习更优吗？

人工神经网络比机器学习更优化

学术头条 - 脑科学，AI - 2020-05-08

训练<font color="red">神经网络</font>的五大算法

训练神经网络的五大算法

神经网络模型的每一类学习过程通常被归纳为一种训练算法。训练的算法有很多，它们的特点和性能各不相同。 问题的抽象 人们把神经网络的学习过程转化为求损失函数f的最小值问题。误差项衡量神经网络模型在训练数据集上的拟合程度，而正则项则是控制模型的复杂程度，防止出现过拟合现象。 损失函数的函数值由模型的参数（权重值和偏置值）所决定。我们可以把两部分参

CSDN - 神经网络，算法 - 2016-10-27

ARCH PATHOL LAB MED：深度<font color="red">学习</font>卷积<font color="red">神经网络</font>可以识别常见的胃病理损伤模式？

ARCH PATHOL LAB MED：深度学习卷积神经网络可以识别常见的胃病理损伤模式？

目前你，大多数的深度学习(DL)研究都集中在肿瘤病理学上，而基本上没有涉及炎症病理学的领域。本研究探讨了DL在非肿瘤性胃活检中的应用。

MedSci原创 - 深度学习卷积神经网络 - 2020-04-05

机器<font color="red">学习</font>、统计分析、数据挖掘、<font color="red">神经网络</font>、人工智能、模式识别前世今生

机器学习、统计分析、数据挖掘、神经网络、人工智能、模式识别前世今生

机器学习、统计分析、数据挖掘、神经网络、人工智能、模式识别，很难说谁包含于谁，只能分开说每一个概念的意义，谁服务于谁。 离线而非在线的云数据才是未来的机会所在。这也是机器人可以进入的领域，因为它能够移动，利用机器人身上装的传感器，它可以感知到周围的真实环境，在与环境互动的过程中学习。 这几者间的基本区别如下：

MedSci原创 - 机器学习，人工智能 - 2016-06-25

Neurology：癫痫儿童语言<font color="red">神经网络</font>存在静息状态功能连接性（FC）差异，适应、补偿形式反映<font color="red">神经网络</font>可塑性

Neurology：癫痫儿童语言神经网络存在静息状态功能连接性（FC）差异，适应、补偿形式反映神经网络可塑性

近日，有学者对比了典型发育期儿童(TD)和癫痫儿童的语言静息状态功能连接性(RS fMRI；FC)，发现基于疾病、癫痫灶位置和生长发育中的FC差异，表明FC以适应和补偿的形式反映了神经网络的可塑性。

MedSci原创 - 癫痫，神经可塑性，静息状态功能磁共振成像，语言神经网络 - 2022-02-01

斯坦福人工智能突破：结构递归<font color="red">神经网络</font>用于 时空领域图像中的深度<font color="red">学习</font>

斯坦福人工智能突破：结构递归神经网络用于 时空领域图像中的深度学习

虽然相当适合用来进行序列建模，但深度递归神经网络体系结构缺乏直观的高阶时空架构。计算机视觉领域的许多问题都固有存在高阶架构，所以我们思考从这方面进行提高。在本文中，我们提出了一种结合高阶时空图像和递归神经网络的方法。我们开发了一种可随意扩展时空图像的办法，这是一种正反馈、差异化高、可同步训练的RNN混合网络。这种方法是通用的

AI科技评论 - 深度学习 - 2016-07-02

俄罗斯研究人员尝试利用<font color="red">神经网络</font>研发新药

俄罗斯研究人员尝试利用神经网络研发新药

来自俄罗斯 Mail.ru 集团、Insilico Medicine 医药公司、莫斯科物理技术学院的研究人员首次尝试利用神经网络研制新的药物。他们试图教会神经网络“思考”并创造出新的分子结构，进而生成一些新的有前景的药物成分。该研究结果发表在《Оncotarget》杂志上。

科技部 - 神经网络，新药 - 2017-03-13

技术向：一文读懂卷积神经网络

自今年七月份以来，一直在实验室负责卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），期间配置和使用过theano和cuda-convnet、cuda-convnet2。先明确一点就是，Deep Learning是全部深度学习算法的总称，CNN是深度学习算法在图

张雨石博客 - 卷积神经网络，技术 - 2016-04-01

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