پاورپوینت آماده اپیدمیولوژیپاورپوینت آماده الگوریتم ها و محاسباتپاورپوینت آماده پردازش تصاویر پزشکیپاورپوینت آماده پزشکیپاورپوینت آماده کامپیوترپاورپوینت آماده مهندسی پزشکیپاورپوینت آماده هوش مصنوعیدسته بندی نشده

مقاله پاورپوینت مثبت بیندیشید: یک شبکه عصبی قابل تفسیر برای بازشناسی تصویر

مشخصات مقاله پاورپوینت
عنوان انگلیسی مقاله Think positive: An interpretable neural network for image recognition
عنوان فارسی مقاله مثبت بیندیشید: یک شبکه عصبی قابل تفسیر برای بازشناسی تصویر
فرمت مقاله پاورپوینت (ppt) و pdf
تعداد اسلایدها 29 اسلاید 
تعداد صفحات دارای تصویر 4 صفحه 
تعداد صفحات دارای جدول 1 صفحه 
قابلیت ویرایش دارد
قابلیت پرینت دارد
رشته های مرتبط با این مقاله مهندسی کامپیوتر – مهندسی پزشکی – پزشکی
گرایش های مرتبط با این مقاله پردازش تصاویر پزشکی – هوش مصنوعی – مهندسی الگوریتم ها و محاسبات – اپیدمیولوژی
موضوعات مرتبط با این مقاله شبکه عصبی
کد محصول P13554
وضعیت پاورپوینت آماده دانلود

 

تصویر یک صفحه از پاورپوینت

 

فهرست مطالب

فصل 1: مقدمه
فصل 2 : روش
فصل 3- نتایج
فصل 4: نقاط ضعف
فصل 5: بحث
فصل 6: نتیجه گیری

  

بخشی از پاورپوینت
در تمام این مقاله، یک الگو یا یک بخش از یک الگو، تکه ای از یک تصویر را نشان میدهد. مدل ProtoPNet میتواند قسمتهای مختلف یک تصویر ورودی را شناسایی کند که شبیه الگوهای مختلف هستند و تصویر را بر مبنای نمرات شباهت دسته بندی میکند. ترکیب توزین شده ای از نمرات شباهت برای تعیین لوجیتها برای کلاسهای مختلف استفاده میشوند و این لوجیتها با استفاده از Softmax بهنجار شده تا کلاس تصویر ورودی مشخص گردد. مدلهای سری ProtoPNet جهت طبقه بندی تصاویر از فرایند استدلال منفی همراه با فرایند استدلال مثبت استفاده میکنند در حالیکه مدل Quasi-ProtoPNet، از طریق جایگذاری اتصال صفر بین نمرات شباهت و کلاسهای غیرصحیح و با تعلیق بهینه سازی محدب آخرین لایه جهت ثابت نگهداشتن اتصالات، تنها از فرایند استدلال مثبت استفاده میکند. بر خلاف مدلهای ProtoPNet که از الگوها تنها در ابعاد 1×1 بهره میگیرند، مدل ما از آنها در تمام انواع ابعاد فضایی، مستطیلی و مربعی، استفاده میکند. ما تصاویر بدست آمده از بیماران Covid-19، افراد سالم و بیماران پنومونی را به ترتیب با سه دسته C و N و P نمایش میدهیم. ساختار مدل Quasi-ProtoPNet به ما کمک کرده است تا قضیه 3.1 را اثبات کنیم. این قضیه نه تنها برای تابع فاصله ای که ما برای مدلمان استفاده میکنیم بلکه برای هر تابع مقدار مثبتی که نامعادله مثلثی را محقق میسازد و دامنه مناسبی دارد صدق میکند.

 

   خرید پاورپوینت  

نوشته های مشابه

دکمه بازگشت به بالا