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卷积神经网络导览

介绍 这篇文章旨在以全面和简洁的方式介绍卷积神经网络(CNN),目标是建立对这些算法的内部工作的直观理解。因此,这项工作对于刚从这个主题开始的非数学、非计算机科学背景的读者来说意味着特别有价值。 我写这篇文章的灵感来自于我正在参加的Fast.ai课程'Code Deeprs For Coders v3',导师Jeremy Howard鼓励我们在博客上讲述我们学到的东西。我在这里分享的知识来自于阅读各种材料和参加不同的课程的成果,目的是在以医学影像的学生研究项目。这些帖子的主要部分取自我最近完成的这篇论文。 在旅程开始之前,必须采取一些预防措施来对卷积神经网络进行透视。机器学习(ML)是计算机科学的子领域,通过具有学习能力的算法解决问题。“学习”通过内部组件的自动优化一个称为参数的权重。适用于ML的问题是两种形式的预测:回归-连续值的预测以及分类-通过类成员预测将对象细分为不同的组。 深度学习(DL)又是ML的子域,通过将具有特定架构的算法(称为神经网络)应用于机器学习问题来区分。这种架构的灵感来自于自然界中的神经网络,并且包括-稍微简化-表示连接不同神经元的计算单元和边缘以及确保信息流...

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