卷积神经网络 肿瘤

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利用Python实现卷积神经网络的可视化（附Python代码）

对于深度学习这种端到端模型来说，如何说明和理解其中的训练过程是大多数研究者关注热点之一，这个问题对于那种高风险行业显得尤为重视，比如医疗、军事等。在深度学习中，这个问题被称作“黑匣子（Black Box）”。如果不能解释模型的工作过程，我们怎么能够就轻易相信模
【方向】 6年前 11167

亚马逊专家揭秘：如何建立自动检测乳腺癌的深度学习模型

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 本文作者Sheng Weng，现亚马逊Alexa项目组数据专家，莱斯大学应用物理专业已毕业博士生，主要研究用超快激光转化生物光子学成像及显微镜检查。 前不久，他参加了Insight Data Science的青年计划—
行者武松 6年前 933

100行Python代码理解深度学习关键概念：从头构建恶性肿瘤检测网络

在构建乳腺癌预测神经网络过程中，我们主要分为3大部分： 1.用Python从零开始创建一个神经网络，并使用梯度下降算法训练模型。 2.在该神经网络中使用威斯康星乳腺癌数据集，根据9种不同的特征，预测肿瘤是良性还是恶性的。 3.探索反向传播和梯度下降算法的工作
【方向】 5年前 7525

机器学习助推医疗服务向质高价廉转变

机器学习不仅能大幅削减成本，而且几乎能实时获取诊断结果；通过运用四种机器学习的算法，还能让医生尽早干预疾病风险的发生；将来更加廉价、更易获得、质量更高的医疗将会推动机器学习算法技术成为主流，同时也会提高对医生自身的要求。 疾病诊断是医疗系统中更偏向于劳动密集型
ixianbai 7年前 1518

斯坦福Nature论文宣布新突破：AI诊断皮肤癌达专家水平

雷锋网AIHealth栏目了解到，斯坦福大学的研究者开发出一个诊断皮肤癌的AI算法，并且诊断结果达专家水平，该研究的相关论文已经发表在 Nature 上 皮肤癌是一种很常见的恶性肿瘤，主要通过对部分皮肤区域的分析进行鉴定。皮肤科医生使用皮肤镜（dermatos
行者武松 7年前 961

揭秘人工智能（系列）：深度学习是否过分夸大？

2012年左右，多伦多大学的研究人员首次使用深度学习来赢下了ImageNet，它是一项非常受欢迎的计算机图像识别竞赛。对于那些参与AI行业的人来说，这是一个大问题，因为计算机视觉是使计算机能够理解图像背景的学科，也是人工智能中最具挑战性的领域之一。 当然，与
【方向】 5年前 2165

Kaggle百万美元大赛优胜者：如何用CNN识别CT图像检测肺癌？

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 今年，Kaggle网站举办了一场用肺部CT图像进行肺癌检测的比赛Data Science Bowl 2017，提供百万美元奖金池。美国国家癌症研究所为比赛提供了高分辨率的肺部CT图像，在比赛中，参赛者根据给定的一组病人
行者武松 6年前 1616

AI开拓者Yann LeCun：深度网络优雅又闪耀 | 福布斯人物专题

20世纪80年代中期，Mullet发型和粉红格子夹克大行其道（译者注：mullet发型是一种文化现象），精力充沛的Richard Simmons刚刚掀起健身狂潮，而人工智能（AI）方面的研究却几乎陷于停滞状态。 一方面，那时候计算机的计算能力还远达不到要求。
技术小能手 6年前 1430

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