indel variant caller using deep neural networks | AITopics
R.P. and M.A.D. designed the study, analyzed and interpreted results and wrote the paper. This work was internally funded by Verily Life Sciences and Google Inc.
相關推薦
indel variant caller using deep neural networks | AITopics
R.P. and M.A.D. designed the study, analyzed and interpreted results and wrote the paper. This work was internally funded by Verily Life Sciences and Googl
論文翻譯——Scalable Object Detection using Deep Neural Networks
Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 作者：Dumitru Erhan,Christian Szegedy, Alexander Toshev等 發表時間
How to Reduce Overfitting in Deep Neural Networks Using Weight Constraints in Keras
Weight constraints provide an approach to reduce the overfitting of a deep learning neural network model on the training data and improve the performance o
Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search
深度 策略 參數初始化 技術 以及 -1 簡單 cpu 網絡 Silver, David, et al. "Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search." Nature 529.758
[譯]深度神經網絡的多任務學習概覽(An Overview of Multi-task Learning in Deep Neural Networks)
noi 使用方式 stats 基於 共享 process machines 嬰兒 sdro 譯自：http://sebastianruder.com/multi-task/ 1. 前言 在機器學習中，我們通常關心優化某一特定指標，不管這個指標是一個標準值，還是企業KPI。為
DeepEyes: 用於深度神經網絡設計的遞進式可視分析系統 (DeepEyes: Progressive Visual Analytics for Designing Deep Neural Networks)
失誤 min 使用 包括 系統 所有 訓練 如果 blog 深度神經網絡，在模式識別問題上，取得非常不錯的效果。但設計一個性能好的神經網絡，需要反復嘗試，是個非常耗時的過程。這個工作[1]實現了用於深度神經網絡設計的可視分析系統，DeepEyes。該系統可以在DNNs訓練過
Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization - week1
圖片 .com arr neu regular img family nts radi Normalizing input Vanishing/Exploding gradients deep neural network suffer from t
YouTube推薦系統（下）：Deep Neural Networks for YouTube Recommendations
咳，還是要說說這篇文章，雖然講它的人已經很多了。畢竟作為深度學習模型大規模應用於工業界推薦系統的標誌，這篇文章是繞不過去的。原文來自Deep Neural Networks for YouTube Recommendations，是YouTube2016年發表於Recosys的文章。 這篇文章的結構依然很經
Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks
主要思想 （1）首先將一張低解析度的圖片使用二次插值法縮放到desired size，這一步使用的也是卷積操作，可以使用卷積層實現 （2）學習對映F，包含以下三個步驟： ① Patch提取和表示
經典論文重讀---風格遷移篇(一)：Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks
核心思想 採用深層卷積網路提取影象風格特徵與內容，並將其進行融合生成效果很好的藝術圖。 引言部分 將一幅影象的風格遷移到另一副影象可以看作是紋理遷移的一個分支。對於紋理遷移，它的目標是從源圖合成一種紋理同時施加一定的限制條件來保留目標影象內容的顯著性。在採用神經網路進行風格遷移之
深度神經網路的多工學習概覽(An Overview of Multi-task Learning in Deep Neural Networks)
譯自：http://sebastianruder.com/multi-task/ 1. 前言 在機器學習中，我們通常關心優化某一特定指標，不管這個指標是一個標準值，還是企業KPI。為了達到這個目標，我們訓練單一模型或多個模型集合來完成指定得任務。然後，我們通過精細調參，來改進模型直至效能不再
DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks論文翻譯
翻譯點選連結獲取 基本思想 級聯網路架構：在第一階段將影象輸入後得到大致位置，在之後的階段利用相同的網路架構得到更精細的結果。對級聯的所有階段使用相同的網路架構，但學習不同的網路引數。其中網路架構使用的是Alex，所不同的是loss函式，AlexNet是用於分類的，而本文的架構是用於迴
《2017-Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks》論文閱讀
如何評價谷歌的xception網路？ 動機 傳統的要提高模型的準確率，都是加深或加寬網路，但是隨著超引數數量的增加（比如channels數，filter size等等），網路設計的難度和計算開銷也會增加。 本文提出的 ResNeXt 結構可以在不增加引數複
論文筆記12:Building Adaptive Tutoring Model using Artificial Neural Networks and Reinforcement Learning
論文筆記12：《Building Adaptive Tutoring Model using Artificial Neural Networks and Reinforcement Learning》 參考文獻:Building Adaptive Tutoring Model Using Ar
YOLO前篇---Real-Time Grasp Detection Using Convolutional Neural Networks
論文地址：https://arxiv.org/abs/1412.3128 1. 摘要 比目前最好的方法提高了14%的精度，在GPU上能達到13FPS 2. 基於神經網路的抓取檢測 A 結構 使用AlexNet網路架構，5個卷積層+3個全連線層，卷積層
14.On the Decision Boundary of Deep Neural Networks
關於深度神經網路的決策邊界 摘要 雖然深度學習模型和技術取得了很大的經驗成功，但我們對許多方面成功來源的理解仍然非常有限。為了縮小差距，我們對訓練資料和模型進行了微弱的假設,產生深度學習架構的決策邊界。我們在理論上和經驗上證明，對於二元情形和具有常用交叉熵的多類情況，神經網路的最後權重層收斂
Deep Neural Networks for Object Detection
zhuanzii 採用的是AlexNet,不過稍作修改。 原AlexNet網路： 具體改進： 1. 把最後一個層softmax改成a regession layer. predict a mask of a fixed size. 1代表this pixel l
Channel Pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks
https://github.com/yihui-he/channel-pruning ICCV 2017, by Yihui He, Xiangyu Zhang and Jian Sun Please have a look at&
DeepLearning.ai筆記:(1-4)-- 深層神經網路（Deep neural networks）
這一週主要講了深層的神經網路搭建。 深層神經網路的符號表示 在深層的神經網路中， LL表示神經網路的層數 L=4L=4 n[l]n[l]表示第ll層的神經網路個數 W[l]:(n[l],nl−1)W[l]:(n[l],nl−1) dW[l
DeepLearning.ai作業:(1-4)-- 深層神經網路（Deep neural networks）
不要抄作業！ 我只是把思路整理了，供個人學習。 不要抄作業！ 本週的作業分了兩個部分，第一部分先構建神經網路的基本函式，第二部分才是構建出模型並預測。 Part1 構建的函式有： Initialize the parameters t