自深度学习兴起以来,新的医学分割方法迅速涌现,往往取得了极具前景的成果,通常在前沿方法的基础上略有改进。然而,通过视觉检查往往会发现错误,例如拓扑错误(如孔洞或折叠),这些错误在传统的评估指标中无法检测到。拓扑结构不正确通常会导致临床上所需的下游图像处理任务出错。因此,迫切需要新的方法来确保分割结果在拓扑...
在进行网络拓扑结构分析前,需要获取大规模的网络数据集,并对数据进行特征提取。深度学习可以通过自动学习的方式,从原始数据中提取出有用的特征,无需手工设计特征提取算法。常用的特征提取方法包括卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等。 2.2拓扑结构分析 在获取到网络拓扑数据集并提取出特征后,可以使用深度学习算法进...
在深度学习中,神经网络的拓扑结构指的是神经元之间的连接方式和层次结构。一个好的拓扑结构可以有效地提取输入数据的特征,从而实现更精确的预测和分类。然而,在实际应用中,我们往往需要面对拓扑结构的高度复杂性和计算资源的限制,这就需要优化拓扑结构以提高性能和效率。 拓扑结构优化的一个关键挑战是如何确定网络中神经...
也就是说,它决定神经元的连接加权和得有多大,才能让激发变得有意义。 神经网络结构的设计目的在于,让神经网络以“更佳”的性能来学习。而这里的所谓“学习”,就是找到合适的权重和偏置,让的值达到最小。 本文部分节选自《深度学习之美:AI时代的数据处理与最佳实践》(著,电子工业出版社,2018年7月出版)。更多理论...
③ 自组织学习网络 :根据输入自适应改变神经元连接权系数 ; VI . 浅层神经网络 与 深度神经网络 1 . 浅层神经网络 :拓扑结构 , 连接方式 , 学习规则 , 三方面说明其特征 ; ① Hopfield 网络 :单层结构 , 反馈型网络 , 神经元单元都是相同的 ; ...
③ 自组织学习网络 : 根据输入自适应改变神经元连接权系数 ; VI . 浅层神经网络 与 深度神经网络 1 . 浅层神经网络 : 拓扑结构 , 连接方式 , 学习规则 , 三方面说明其特征 ; ① Hopfield 网络 : 单层结构 , 反馈型网络 , 神经元单元都是相同的 ; ...
一种基于拓扑结构提高深度学习训练速度的方法及装置专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于拓扑结构提高深度学习训练速度的方法及装置说明:本发明为了解决现有技术中存在的问题,创新提出了一种基于拓扑结构提高深度学习训练速度的方法,包括...专利查询请上爱企查
本申请为用于分布式并行深度学习的高效片间互连拓扑结构,公开了一种系统,包括:第一组计算节点和第二组计算节点,其中,所述第一组计算节点和所述第二组计算节点是相邻设备,第一组计算节点和第二组计算节点各自包括:一组计算节点A‑D,和一组组内互连结构,其中,组内互连结构将计算节点A与计算节点B和计算节点C通讯...
一种基于图谱拓扑结构和实体文本描述的深度学习方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于图谱拓扑结构和实体文本描述的深度学习方法说明:本发明提供一种基于图谱拓扑结构和实体文本描述的深度学习方法,该方法在解决知识图谱补全问题中,要...专利查询请上爱企查
对于目前MOF这种结构材料在经典MD中非常依赖拓扑结构的力场(参加LAMMPS中的MOF-FF),似乎DeepMD这种从第一性到MD结合深度学习的方法可以得到仅仅是基于原子坐标(atomic)格式的对势力场,这样对于处理尺度效应,包含缺陷的MOF来说可能是更加方便的,因为处理周期性边界条件和缺陷带来的拓扑结构变化简化到仅仅是原子坐标要方便多...