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Paper1 Review《Deep learning》笔记
《Deep learning》三位大佬的review: 时间安排 学习建议 深度学习方法,是通过组合多层次的表示(该表示由每一层简单非线性模块产生),产生更抽象的表示,从而学习到满足要求的复杂函数。 监督学习 one-hot dataset: 输入数据及其对应标签 train: 通过计算目标函数(输出与标签之间的误差),使用BP算法来调整内部的参数(weights)减小误差。 梯度下降:
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next-generation sequencing analysis method——paper1
半路出家会有很多困惑,我想若要踏实基础,一步步了解二代测序所有过程,读paper应该是正统。因此今天在Web of Science中检索"next-generation sequencing analysis method",找到多篇关于二代测序的发展历史,分析方法及应用等方面的文章,并在读后记录下来心得,应该会有所提高。 第一篇: 来自于:Omics Technologies and Bi
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每周一篇 文献阅读—paper1
CU-Net:Cascaded U-Net with Loss Weighted Sampling for Brain Tumor Segmentation一种用于脑肿瘤分割的新型级联U-net 译文摘要引言级联U-Net 方法级联 U-Net 架构基于损失加权采样的训练 实验数据集和预处理实现细节实验结果与分析 结论 文章链接: https://arxiv.org/pdf/19
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