11、机器学习在知识挖掘与疾病诊断中的应用

机器学习在知识挖掘与疾病诊断中的应用

1. 机器学习在图像生成中的应用

1.1 生成器构建

在机器学习用于图像生成的任务中，生成器部分有如下操作。首先定义了一个元素级操作层 ElementwiseLayer ，其操作是对输入进行 Tanh 函数处理后乘以 0.5 再加上 0.5，同时指定输入维度为 32，输出为图像解码器 NetDecoder ["Image"] 。

1.2 判别器构建

判别器的构建采用了一系列的批量归一化层 BatchNormalizationLayer 和卷积层 ConvolutionLayer 嵌套修正线性单元 ReLU 的方式。具体操作步骤如下：
1. 创建卷积块：

convolutionBlock = Functions [{numhiddens, size},
    NetChain [{ConvolutionLayer [numhiddens, {5, 5},
        "step" -> {2, 2}, PaddingSize -> 2],
        BatchNormalizationLayer [],
        ElementwiseLayer [Max [#1, 0.2` #1] &]}];

2. 创建判别能力：