然而,传统的主动学习方案对于深度学习来说代价高昂,因为在每一轮之后,它们都需要使用新注释的样本对分类器进行完整的重新训练。由于从头开始进行再训练对于深度学习不切实际,论文(Deep active learning for named entity recognition) 建议对每批新标签进行NER的增量训练。他们将新标记的样本与现有样本混合,并在新一轮查...
2. Overview of deep learning methods 本部分的目的是对我们在本survey的医学图像分析论文中发现的深度学习概念,技术和体系结构进行正式介绍和定义。 2.1. Learning algorithms 机器学习方法虽然有很多细微差别,但通常分为有监督的学习算法和无监督的学习算法。 在监督学习中,模型由输入数据\boldsymbol{x}和标签对y构...
参考引用:Masone C, Caputo B. A survey on deep visual place recognition[J]. IEEE Access, 2021, 9: 19516-19547.论文机构:意大利技术研究院;意大利都灵理工大学 重要程度:★☆☆☆;冗长! 更新时间:20231201 目录 ABSTRACT I. INTRODUCTION II. VPR手工特征表示 A. 局部描述子 B. 全局描述子 Ⅲ. VPR深...
《A Survey on Deep Learning-based Fine-grained Object Classification and Semantic Segmentation》 基于深度学习的细粒度对象分类和语义分割的综述 为什么是 “Object” 而不是 “image” 作者 西南交通大学和新加坡国立大学 2016年7月1日 received;2016年9月30日 accepted;2017年1月18日 published online。 初读 ...
SurveyTraining InferenceDeep Learning has recently been gaining popularity. From the micro-architecture field to the upper-layer end applications, a lot of research work has been proposed in the literature to advance the knowledge of Deep Learning. Deep Learning Benchmarking is one of such hot ...
文章首先介绍了近些年来深度学习领域的发展,包括CNN、DCNN、RNN以及一些无监督弱监督的方式,比如自编码器等。然后介绍医学影像不同领域的发展。 首先,分类领域。膝关节骨性关节炎多级评分,使用CNN作为特征提取器的细胞病理学图像分类,应用DBN和SAE将患者分类为基于脑部磁共振成像(MRI)的阿尔茨海默病,皮肤损伤图像,多流...
So, Deep Transfer Learning(DTL) would be effective as it learns from one task and could work on another task. In addition, Edge Devices(ED) such as IoT, Webcam, Drone, Intelligent Medical Equipment, Robot, etc. are very useful in a pandemic situation. These types of equipment make the ...
Deep-learning based approaches: which automatically discover representations needed for the classification and/or detection from raw input in an end-to-end manner. 3. Motivation 近年来深度学习方法在多个领域取得巨大的成功,在NER系统上应用深度学习方法也成功在多个NER任务上达成SOTA。作者期望通过比较不同的...
Ramachandram, D., Taylor, G.W.: Deep multimodal learning: a survey on recent advances and trends. IEEE Signal Process. Mag. 34, 96–108 (2017) Article Google Scholar Guo, W., Wang, J., Wang, S.: Deep multimodal representation learning: a survey. IEEE Access 7, 63373–63394 (2019...
Li, T. Cai et al., A survey on deep learning based knowledge tracing, Knowledge-Based Systems (2022), doi: doi.org/10.1016/j.knosy. 摘要:知识追踪(KT)是在线教育领域中一个新兴的热门研究课题,它旨在根据学生在在线教育系统中对相关练习的历史学习记录来评估学生对概念的掌握程度,从而对学生的表现...