deephub

摘要： 我们已经介绍过很多解析机器学习模型的方法，例如如pdp、LIME和SHAP，但是这些方法都是用在表格数据的，他们能不能用在神经网络模型呢？今天我们来LIME解释CNN。 图像与表格数据集有很大不同(显然)。如果你还记得，在之前我们讨论过的任何解释方法中，我们都是根据特征重要性，度量或可视化来解释模型 阅读全文

摘要： 条件GAN (cGAN) + Atrous卷积(AC) +带权重块的通道注意力(CAW) 该论文提出了一种基于深度对抗学习的超声图像乳腺肿瘤分割分类方法（cGAN+AC+CAW），论文虽然是2019年提出的，但是他提出了使用GAN进行分割的方法在当时来说却是一个非常新奇的想法，该论文基本上把所有当时 阅读全文

摘要： 近年来基于图的机器学习有了很大的发展。基于图的方法在数据科学中的许多常见问题中都有应用，例如链接预测、社群发现、节点分类等。根据如何组织问题和所拥有的数据，有许多解决问题的方法。本文将提供一个基于图的嵌入算法的高层次的概述。最后还将介绍如何用Python库(如node2vec)来在图上生成各种嵌入。 阅读全文

摘要： 本篇文章将实现AlphaZero的核心搜索算法：蒙特卡洛树搜索 蒙特卡洛树搜索(MCTS) 你可能熟悉术语蒙特卡洛[1]，这是一类算法，反复进行随机抽样以获得某个结果。 例如上图，在单位正方形中选择随机点，计算圆内有多少个点，可以用来估计pi/4的值 本文中我们将详细介绍MCTS的所有步骤。但首先我 阅读全文

摘要： 在本文中，我们将在PyTorch中为Chain Reaction[2]游戏从头开始实现DeepMind的AlphaZero[1]。为了使AlphaZero的学习过程更有效，我们还将使用一个相对较新的改进，称为“Playout Cap Randomization”[3]，以及来自[4]的一些其他技术。 阅读全文

摘要： 医学图像分析，多任务学习，图像分类，图像分割，U-Net，后处理 该论文是18年发布的，提出了一种基于Deep U-Net的多任务学习框架，用于GE-MRI左心房分割，该框架同时执行心房分割和消融前后分类。虽然论文已经很老了，但是改论文提出的多任务和后处理方法到现在还是可以参考的。 多任务U-Net 阅读全文

摘要： NMS即non maximum suppression即非极大抑制，顾名思义就是抑制不是极大值的元素，搜索局部的极大值。在最近几年常见的物体检测算法（包括rcnn、sppnet、fast-rcnn、faster-rcnn等）中，最终都会从一张图片中找出很多个可能是物体的矩形框，然后为每个矩形框为做类 阅读全文

摘要： 机器学习算法只接受数值输入，所以如果我们遇到分类特征的时候都会对分类特征进行编码，本文总结了常见的11个分类变量编码方法。 1、ONE HOT ENCODING 最流行且常用的编码方法是One Hot Enoding。一个具有n个观测值和d个不同值的单一变量被转换成具有n个观测值的d个二元变量，每个 阅读全文

摘要： GPU（图形处理单元）最初是为计算机图形开发的，但是现在它们几乎在所有需要高计算吞吐量的领域无处不在。这一发展是由GPGPU(通用GPU)接口的开发实现的，它允许我们使用GPU进行通用计算编程。这些接口中最常见的是CUDA，其次是OpenCL和最近刚出现的HIP。 Python中使用CUDA CUD 阅读全文

摘要： 大多数时间序列可以分解为不同的组件，在本文中，我将讨论这些不同的组件是什么，如何获取它们以及如何使用 Python 进行时间序列分解。 时间序列组成 时间序列是（主要）三个组成部分的组合：趋势、季节性和残差/剩余部分。让我们简单的解释这三个组成部分 趋势：这是该序列的整体运动。它可能会持续增加、也可 阅读全文