本篇博客以及之后的一个系列，我将记录下我是如何从一个没学过信号处理，不懂什么是深度学习，没接触过心电信号的小白，一步步做出基于CNN的心电信号识别分类的过程。网络上关于ECG方面的相关博客内容不多，可以直接运行的相关代码也寥寥无几，这给初学者造成了很大的困难。希望通过自己的总结和整理能够帮助自己更好 ...
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移动开发 时间：
2020-05-05 12:27:42
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卷积神经网络模型可解释性 缺乏可解释性仍然是在许多应用中采用深层模型的一个关键障碍。在这项工作中，明确地调整了深层模型，这样人类用户可以在很短的时间内完成他们预测背后的过程。具体地说，训练了深度时间序列模型，使得类概率预测具有较高的精度，同时被节点较少的决策树紧密地建模。使用直观的玩具例子以及治疗白 ...
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2020-05-04 13:21:11
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import os import sys import numpy as np import numpy # def conv_(img, conv_filter, stride = 1): """ img: wxh 二维图像 conv_filter: kxk 二维卷积核(eg. 3x3) """ ...
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2020-05-03 21:53:30
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U-Net网络模型属于全卷积神经网络的一种，是一个有监督的端到端的图像分割网络，由弗莱堡大学Olaf在ISBI举办的细胞影像分割比赛中提出的[1]。其网络结构形式字母U，如图，命名为U-Net，网络主要由两部分，收缩路径（编码层）和扩展路径（解码层），前者主要用于提取图片的上下信息，后者用于对图片中 ...
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Web程序 时间：
2020-05-02 00:16:32
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卷积现在可能是深度学习中最重要的概念。正是靠着卷积和卷积神经网络，深度学习才超越了几乎其他所有的机器学习手段。这期我们一起学习下深度学习中常见的卷积有哪些？ 1. 一般卷积 卷积在数学上用通俗的话来说就是输入矩阵与卷积核（卷积核也是矩阵）进行对应元素相乘并求和，所以一次卷积的结果的输出是一个数，最后 ...
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2020-04-28 23:14:53
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1、CNN结构演化历史图 CNN经典论文学习第一篇，卷积神经网络开山鼻祖，经典的手写体识别论文——LeNet:《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》，作者包括深度学习三大巨头之一Yann Lecun，花书《深度学习》作者之一 ...
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移动开发 时间：
2020-04-20 23:53:52
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[toc] 卷积 说到卷积，就不得不提互相关$cross orrelation$。卷积实质就是一种互相关运算，只不过要在进行互相关运算前，要把$kernal$上下左右进行翻转。即$cross correlation$的计算顺序是从左到右，从上到下，而$convolution$的顺序是从右到左，从下到 ...
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2020-04-19 17:44:30
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本文提出了一种Deep Q-Network（DQN），借助端到端(end-to-end)的强化学习方法能够直接从高维的输入中，学习一种很优的策略（policy）。输入是游戏的实时图像（当前`状态S`），借助卷积神经网络捕捉局部特征的关联性，输出所有可能采取`动作A`的概率分布。 ...
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2020-04-18 17:16:22
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代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的 ...
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编程语言 时间：
2020-04-17 15:42:54
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关于卷积操作是如何进行的就不必多说了，结合代码一步一步来看卷积层是怎么实现的。 代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 先看一下其基本的组件函数，首先是determine_padding(filter_shape, output ...
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编程语言 时间：
2020-04-15 17:47:17
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