yuelulu0629的专栏

原创 BrainNet Viewer中选择不同模板的surface file所呈现的不同效果对比

BrainNet Viewer中选择不同模板的surface file所呈现的不同效果对比@TOCBrainNet Viewer中选择不同模板的surface file所呈现的不同效果对比BrainMesh_Ch2.nvBrainMesh_Ch2_smoothed.nvBrainMesh_Ch2withCerebellum.nvBrainMesh_ICBM152.nvBrainMesh_ICBM152_smoothed.nvBrainMesh_ICBM152_smoothed_tal.nvBrainMe

转载 2021-06-23

Kendall Rank（肯德尔等级）相关系数 1、简介 在统计学中，肯德尔相关系数是以Maurice Kendall命名的，并经常用希腊字母τ（tau）表示其值。肯德尔相关系数是一个用来测量两个随机变量相关性的统计值。一个肯德尔检验是一个无参数假设检验，它使用计算而得的相关系数去检验两个随机变量的统计依赖性。肯德尔相关系数的取值范围在-1到1之间，当τ为1时，表示两个随机变量拥有一致的等级相关性；当τ为...

转载 深度学习的发展历程（思维导图、时间轴）

事实上，很多PGM也可从神经网络的方面来解释。尤其是VAE，它可看做二类的混合模型。当PGM的层太多时，学习和推断都很难。因此，Deep learning往往偏向于指代Deep neural network。从感知机到深度学习目前所说的深度学习实际上多指2006年开始的一系列模型。深度学习大火的原因：逐渐增加的数据量 并行计算、分布式系统的发展 硬件GPU等的发展 最重要的是，其效果好，优于之前大火的SVM...

转载 ACNet

Adaptively Connected Neural NetworksPaper link:Adaptively Connected Neural Networks​arxiv.orgCode link:wanggrun/Adaptively-Connected-Neural-Networks​github.comAbstract本文提出了...

转载 浅谈对机器学习方法（决策树，SVM，KNN最近邻，随机森林，朴素贝叶斯、逻辑回归）的理解以及用SKLEARN工具实现文本分类和回归方法

浅谈对机器学习方法（决策树，SVM，KNN最近邻，随机森林，朴素贝叶斯、逻辑回归）的理解以及用SKLEARN工具实现文本分类和回归方法一、决策树　　定下一个最初的质点，从该点出发、分叉。（由于最初质点有可能落在边界值上，此时有可能会出现过拟合的问题。二、SVM　　 svm是除深度学习在深度学习出现之前最好的分类算法了。它的特征如下：　　（1）它既可应用于线性（回归问题）分类...

转载 模式识别中Fisher分类器的Matlab实现及测试

Fisher分类器用于解决二类线性可分问题。Fisher准则基本原理：找到一个最合适的投影轴，使两类样本在该轴上投影之间的距离尽可能远，而每一类样本的投影尽可能紧凑，从而使分类效果为最佳。例如上图中：通过将方块点和圆点向w1投影，然后再在设置合适的阈值即可将方块和圆点分离。 Matlab程序如下：%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%...

转载 SVM算法及python实现

原文地址：https://blog.youkuaiyun.com/d__760/article/details/80387432      Svm（support Vector Mac）又称为支持向量机，是一种二分类的模型。当然如果进行修改之后也是可以用于多类别问题的分类。支持向量机可以分为线性核非线性两大类。其主要思想为找到空间中的一个更够将所有数据样本划开的超平面，并且使得本本集中所有数据到这个超平面...

转载 Numpy学习——数组填充np.pad()函数的应用

 原文地址:https://blog.youkuaiyun.com/zenghaitao0128/article/details/78713663在卷积神经网络中，为了避免因为卷积运算导致输出图像缩小和图像边缘信息丢失，常常采用图像边缘填充技术，即在图像四周边缘填充0，使得卷积运算后图像大小不会缩小，同时也不会丢失边缘和角落的信息。在Python的numpy库中，常常采用numpy.pad()进行填充操...

原创 ALZHEIMER’S DISEASE DIAGNOSTICS BY ADAPTATION OF 3D CONVOLUTIONAL NETWORK---论文摘要

本文提出用堆栈式无监督局部节点连接并共享权值的CAE网络根据voxel-wise信号向量从3D图像中提取局部特征，输入数据在CAE层级训练过程中，feature map会逐层递减，...

原创 Ubuntu16.04系統安裝好後如何更新源及國內幾個重要的源

 更换步骤：1  备份原来的更新源cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.backup如果提示权限不够就输入下面两行，先进入到超级用户，再备份sudo -scp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.backup 2  修改更新源　　　打开sources.lis...

论文阅读摘要----EmotionMeter: A Multimodal Framework for Recognizing Human Emotions----trans

转载 脑部MRI图像灰白质分割以及体积测量方法

一， 研究背景脑组织形态学研究是临床判断脑组织的正常老化与病理过程的重要方法，近２０年来，随着医学影像学的高速发展，临床医师对人体病变部位的观察更直接、更便捷、更清晰，疾病的确诊率也更高，使得脑组织形态学方法成为脑科疾病中重要的诊断方法。比如，通过人体小脑体积的变化来诊断癫痫、人体海马体体积的变化来诊断帕金森（PD）或者阿尔兹海默（AD）等。本文主要以海马体体积测量为例对现在的脑部体积测量方法进行...

转载 卷积神经网络CNN:Tensorflow实现(以及对卷积特征的可视化)

卷积神经网络最早是为了解决图像识别的问题,现在也用在时间序列数据和文本数据处理当中,卷积神经网络对于数据特征的提取不用额外进行,在对网络的训练的过程当中,网络会自动提取主要的特征.　　卷积神经网络直接用原始图像的全部像素作为输入,但是内部为非全连接结构.因为图像数据在空间上是有组织结构的,每一个像素在空间上和周围的像素是有关系的,和相距很远的像素基本上是没什么联系的,每个神经元只需要接受局部的...

转载 python 如何用matplotlib给一些点加注释

原文链接：https://jingyan.baidu.com/article/e2284b2b6ee9f8e2e6118dfe.htmlmatplotlib是python的可视化一种重要实现方式。我们在图形展示中经常要展示一些特殊的点，并且要进行标记。工具/原料Anaconda3.exe方法/步骤首先导入包matplotlib.pyplot, numpy两个包，执行import语句：下一步，就是设...

转载 Python从excel读取数据并绘图

一、实验介绍1.1 实验内容这个世界从古至今一直是一个看颜值的世界。对于我们作报告，写文章时使用的图片，也是一样的。一图胜千言，一张制作精美的图片，不仅能展示大量的信息，更能体现绘图者的水平，审美，与态度。我的老板，国内外多家SCI，EI文章的审稿人，甚至跟我说，一篇文章拿到手里，一眼扫过去，看看数据和图片，就知道这篇文章值不值得发表，水平如何。由此观之，制作一张精美图片的意义，实在重大。本课程实...

转载 Python--matplotlib绘图可视化知识点整理

强烈推荐ipython原文：http://michaelxiang.me/2016/05/14/python-matplotlib-basic/无论你工作在什么项目上，IPython都是值得推荐的。利用ipython --pylab，可以进入PyLab模式，已经导入了matplotlib库与相关软件包（例如Numpy和Scipy)，额可以直接使用相关库的功能。本文作为学习过程中对matplotli...

转载 scikit-learn学习之SVM算法

转载，http://blog.youkuaiyun.com/gamer_gyt目录(?)[+]======================================================================本系列博客主要参考 Scikit-Learn 官方网站上的每一个算法进行，并进行部分翻译，如有错误，请大家指正 转载请注明出处，谢谢  =====================...

转载 tensorflow训练自己的数据集实现CNN图像分类1

利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤读取图片文件产生用于训练的批次定义训练的模型（包括初始化参数，卷积、池化层等参数、网络）训练1 读取图片文件 1 def get_files(filename): 2 class_train = [] 3 label_train = [] 4 for train_class in os.listdir(filename):...

转载 CNN原理及tensorflow代码实现

一、CNN的引入在人工的全连接神经网络中，每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的。当输入层的特征维度变得很高时，这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多，计算速度就会变得很慢，例如一张黑白的 28×2828×28 的手写数字图片，输入层的神经元就有784个，如下图所示：  若在中间只使用一层隐藏层，参数 ww 就有 784×15=11760784×15=11760 多个；若输入的是28×28...

原创 tensorflow读写CSV数据

查了好多篇博客文章，试了半天终于找到了自己满意的代码~~~对于大多数的CSV格式的数据读写问题，都可以使用 csv 库。 例如：假设你在一个名叫stocks.csv文件中有一些股票市场数据，就像这样：Symbol,Price,Date,Time,Change,Volume"AA",39.48,"6/11/2007","9:36am",-0.18,181800"AIG",71.38,"6/11/...

转载 Deep learning Batch Normalization

原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/50866313作者：hjimce一、背景意义本篇博文主要讲解2015年深度学习领域，非常值得学习的一篇文献：《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by  Reducing Internal Covariate Shift》，...

转载 tensorflow制作tfrecord格式数据集

#encoding=utf-8import osimport tensorflow as tffrom PIL import Imagecwd = os.getcwd()classes = {'test','test1','test2'}#制作二进制数据def create_record(): writer = tf.python_io.TFRecordWriter("t...

转载 LibSVM 在matlab中的使用

1. 参考网站：libsvm库下载：http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/视频：http://v.youku.com/v_showMini/id_XMjc2NTY3MzYw_ft_131.html （有小问题，等下会提到）详解：http://www.matlabsky.com/thread-11925-1-1.html2. 操作流程：请注意：详细操作流程...

转载 SVM理论详解及代码实现

原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/wenyusuran/article/details/35987813本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Support Vector Machines 支持向量机...

转载 mask制作，提取ALFF等指标 汇总

1.比如全脑的模板为mask，去掉几个不需要分析的脑区，该如何制作呢？静息态论坛里的视频第二部分“静息态功能磁共振数据处理视频教程(第二部分，中文版).flv”37:55左右介绍了：overlay下加载需要分区的模板比如：BA或ALL模板。之后在set range of threshold里面，Threshold value'range里：比如我需要BA20分区，则填写20,20。之后保存；如果只...

原创 有问题的数据——T1

1. NC\094_S_1267\S81375\m0wrp1ADNI_094_S_1267_MR_MPR-R__GradWarp__B1_Correction__N3_Br_20101110145346087_S81375_I204295.nii2. MCI\053_S_0389\S42762\m0wrp1ADNI_053_S_0389_MR_MPR-R__GradWarp__B1_Corre

转载 ADNI-MRI Scanner Protocols

MRI Scanner ProtocolsThe MRI Core developed structural MRI protocols and an MRI phantom for calibration. MRI scanner protocols are available for GE, Philips and Siemens devices.MRI Analy

转载 tensorflow安装

原文地址：https://www.tensorflow.org/install/install_windowsInstallDevelopAPI r1.4DeployExtendCommunityVersionsTFRCGitHub

转载 基于tensorflow的3D CNN代码实现

原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/sinat_31824577/article/details/60325571结合Udacity 上的 deep learning 公开课 https://cn.udacity.com/course/deep-learning–ud730 再把深度学习的知识再复习一篇，顺便熟悉Tensorflow 的使用。3D 卷积神

转载 基于3D卷积神经网络的人体行为理解

http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09        最近看Deep Learning的论文，看到这篇论文：3D Convolutional Neural Networks for Human Action Recognition。比较感兴趣是CNN是怎么应用于行为理解的，所以就看看。这篇论文发表在TPAMI2013。它基本上没有公式的，论文倾于从论述角度描述它的基本方法

转载 3D CNN in Keras - Action Recognition

# The code for 3D CNN for Action Recognition# Please refer to the youtube video for this lesson3D CNN-Action Recognition Part-13D CNN-Action Recognition Part-2fro

翻译 基于3D卷积神经网络的行为识别：3D Convolutional Neural Networks for Human Action Recognition

基于3D卷积神经网络的行为识别：3D Convolutional Neural Networks for Human Action Recognition  简介：这是一片发表在TPAMI上的文章，可以看见作者有余凯（是百度的那个余凯吗？）本文提出了一种3D神经网络：通过在神经网络的输入中增加时间这个维度（连续帧），赋予神经网络行为识别的功能。相应提

转载 Convolution Neural Network (CNN) 原理与实现

本文结合Deep learning的一个应用，Convolution Neural Network 进行一些基本应用，参考Lecun的Document 0.1进行部分拓展，与结果展示（in python）。分为以下几部分：1. Convolution（卷积）2. Pooling（降采样过程）3. CNN结构4.  跑实验下面分别介绍。

转载 Tensorflow体验： 搭建 3D CNN

结合Udacity 上的 deep learning 公开课 https://cn.udacity.com/course/deep-learning–ud730 再把深度学习的知识再复习一篇，顺便熟悉Tensorflow 的使用。 3D 卷积神经网络 相比于2D, 多一维仅此而已。原理上与2D 上几乎差不多，但是直接将2D 的网络拿过来直接使用，还是会遇到各种各样的问题，比如说有些库不支持 3D ...

转载 [spm操作] 用SPM批量处理多个被试多个run的初步介绍

本帖作为《用Matlab和SPM批量处理被试的经验总结》的一部分目录贴请见http://home.52brain.com/forum.ph ... =1&extra=#pid158525  由于有些滴友不知道如何处理多个被试多个run的fMRI数据，只通过手动设置进行预处理和统计分析。对于简单的实验设计倒也罢了，如果实验设计较为复杂，操作起来就会非常麻烦，不但容易出错，而且效率低下

转载 [spm操作] VBM分析中，modulation的作用

本帖作为《用Matlab和SPM批量处理被试的经验总结》的一部分目录贴请见http://home.52brain.com/forum.ph ... =1&extra=#pid158525在VBM分析中，通常都有一个modulation的选项，有些滴友对这个步骤的作用有点不太理解。我先举一个例子（如下图），有大小两个箱子，分别装满了一定量的棉花。现在要你把一个箱子里的棉花取出来，

转载 [spm操作] 什么是ROI，如何做ROI以及批量提取ROI的%signal change的示例程序

本帖作为《用Matlab和SPM批量处理被试的经验总结》的一部分目录贴请见http://home.52brain.com/forum.ph ... =1&extra=#pid158525ROI (region of interest, 感兴趣区)，顾名思义，就是研究者感兴趣的地方。通常在脑成像数据处理中，会把某些ROI中的信号提取出来，来和行为或是其它脑区数据做相关。做静息态的朋友

转载 [spm操作] 什么是mask，如何做mask（未完）

本帖作为《用Matlab和SPM批量处理被试的经验总结》的一部分目录贴请见http://home.52brain.com/forum.ph ... =1&extra=#pid158525我在初学fMRI数据分析的时候常听到mask这个东西，但过了相当长一段时间才搞清楚了这是个啥东西。你在用SPM跑完数据分析之后会发现你的结果里面那一堆乱糟糟的东西里面有一个文件叫 mask.im

转载 可视化理解卷积神经网络

原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/50544370作者：hjimce一、相关理论本篇博文主要讲解2014年ECCV上的一篇经典文献：《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》，可以说是CNN领域可视化理解的开山之作，这篇文献告诉我们CNN

翻译 2016-nature-Natural speech reveals the semantic maps that tile human cerebral cortex

1. 其他研究文献的缺点However, all previous studies tested only a handful of stimulus conditions, so no study has yet produced a comprehensive survey of how semantic information is represented across the en