GAN的来源14年Goodfellow提出Generative adversarial nets即生成式对抗网络，它要解决的问题是如何从训练样本中学习出新样本，训练样本是图片就生成新图片，训练样本是文章就输出新文章等等。GANs简单的想法就是用两个模型， 一个生成模型，一个判别模型。判别模型用于判断一个给定的图片是不是真实的图片（从数据集里获取的图片），生成模型的任务是去创造一个看起来...

现如今，基于声音信号的海上目标识别是进行海量探测和目标识别的可靠方法，也是水声信号处理领域的重要研究内容。发表论文：Expansion of restricted sample for underwater acoustic signal based on generative adversarial networks (EI)Deep Learning based Framework f...

在上篇博文中，我们详细介绍了如何分割肺实质，并根据标注信息提取肺结节，本文主要介绍如何利用CNN网络训练分类模型，辅助医生作出判断。本文网络结构见论文： http://downloads.hindawi.com/journals/jhe/2017/8314740.pdf数据集通过上篇博文中的方法，我们最后根据肺结节的**良恶性程度（1-5）**得到了5类肺结节。数目如下：良恶性程度为1...

本篇博文主要介绍对不同类型的图像噪声进行分类和去噪。发表论文The classification and denoising of image noise based on deep neural networks (SCI)项目简介现有的去噪方法取决于噪声类型的信息，通常由专家分类。换句话说，那些方法没有应用计算方法来对图像噪声类型进行预分类。此外，这些方法假设图像的噪声类型是像高斯噪声...

本文主要介绍数据结构中的查找算法，主要介绍顺序查找、折半查找（二分查找）、树表查找、分块查找、哈希查找（散列）。其他的一些查找算法也会有所介绍。查找（Searching）就是根据给定的某个值，在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素。查找表（Search Table）：由同一类型的数据元素构成的集合关键字（Key）：数据元素中某个数据项的值，又称为键值主键（Primary Key）...

神经网络算法( Neural Network )是机器学习中非常非常重要的算法。它 以人脑中的神经网络为启发，是整个深度学习的核心算法。深度学习就是根据神经网络算法进行的一个延伸。背景神经网络是受神经元启发的，对于神经元的研究由来已久，1904年生物学家就已经知晓了神经元的组成结构。一个神经元通常具有多个树突，主要用来接受传入信息；而轴突只有一条，轴突尾端有许多轴突末梢可以给其他多个神经元传...

机器学习(ML),自然语言处理(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的 工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。 (注： 相对来说，IR 的 ground truth 很多时候是一个 Ordered List, 而不是一个 Bool 类型的 Unordered Co

一般在机器学习模型中会涉及到衡量两个样本间的距离，如聚类、KNN，K-means等，使用的距离为欧式距离。其实，除了欧氏距离之外，还有很多的距离计算标准，本文主要介绍欧氏距离和马氏距离。欧氏距离最常见的两点之间或多点之间的距离表示法，又称之为欧几里得度量，它定义于欧几里得空间中，如点 x=(x1,…,xn)x = (x_1,…,x_n)x=(x1​,…,xn​) 和 y=(y1,…,yn)y...

非线性回归是线性回归的延伸，其目标预测函数不是线性的。本文主要介绍逻辑回归（Logistic Regression），它是非线性回归的一种，虽然名字中有“回归”二字，但其本质上是一个分类模型。含义我们知道，线性回归的模型是求出输出特征向量Y和输入样本矩阵X之间的线性关系系数θ，满足Y=XθY=XθY=Xθ。此时Y是连续的，所以是回归模型。如果Y是离散的话，如何解决？一个可以想到的办法是，我们...

在上篇博文中，我们详细介绍了如何分割肺实质，并根据标注信息提取肺结节，本文主要介绍如何利用CNN网络训练分类模型，辅助医生作出判断。本文网络结构见论文： http://downloads.hindawi.com/journals/jhe/2017/8314740.pdf数据集通过上篇博文中的方法，我们最后根据肺结节的**良恶性程度（1-5）**得到了5类肺结节。数目如下：良恶性程度为1...