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RSS订阅原创 Vessel Segmentation in Retinal Image Based on Retina-GAN
基于 Retina-GAN 的视网膜图像血管分割
2022-07-20 10:44:11
592
原创 Ｒesearch on retinal vascular segmentation based on GAN using few samples
基于GAN的少样本视网膜血管分割研究
2022-07-18 19:00:27
515
原创 Retinal Vessel Segmentation via a Semantics and Multi-Scale Aggregation Network
Retinal Vessel Segmentation via a Semantics and Multi-Scale Aggregation Network
2022-07-12 16:07:43
545
原创 一种结构化随机失活UNet用于视网膜血管分割
SD-Unet: A Structured Dropout U-Net for Retinal Vessel Segmentation
2022-07-11 18:11:11
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原创 逻辑回归原理
首先我们要知道什么是线性回归模型，，有助于我们对逻辑回归的理解，线性回归用一个线性函数对提供的已知数据进行拟合，得到一个线性函数，使这个线性函数满足我们的要求，之后我们可以利用这个函数，对给定的输入进行预测，如下图所示：sigmoid函数与逻辑回归息息相关我们先了解一下sigmoid函数：sigmoid函数如下图所示：从图可以看出，当z趋于-∞，g(z)趋于0，当z趋于∞，g(z)趋于1，且函数的值阈为(0,1)。原理是当z趋于-∞，g(z)趋于0，当z趋于∞，g(z)趋于1。同..
2022-01-16 15:21:42
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原创 矩阵分解代码及结果
# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Thu Jan 13 15:09:14 2022@author: he123456"""import matplotlib.pyplot as plt #可以用于绘图的库from math import powimport numpy #引用numpy库，用于对矩阵的处理def matrix_factorization(R,P,Q,K): result=[] #一个空列表 ...
2022-01-13 15:23:41
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原创 梯度下降及矩阵分解
什么是梯度下降：梯度下降可以理解为你站在山的某处，想要下山，此时最快的下山方式就是环顾四周，哪里最陡峭，朝哪里下山,一直执行这个策略，在第N个循环后，你就到达了山的最低处。在这里不得不提一下一个重要的概念，下山的步长——a，当步长过于大时，就会出现下面这种情况：此时易错过最小值点，a特别小时虽然精准，但计算量大，耗时长，所以a的大小至关重要，要选择合适的大小。看完上面的描述你可能依然有疑惑，天哪，这是什么鬼？？那我们就从如何找到一元函数的最小值来彻...
2022-01-11 21:19:34
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空空如也
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