本研究是为X光图像中COVID－19的自动检测而开发的，完全是为了教育目的。由于COVID－19没有经过专业或学术评估，最终的应用并不打算成为一个准确的用于诊断人类的COVID－19诊断系统。

理解问题在处理计算机视觉问题时,我们经常遇到需要对整个数据集应用某种形式的转换的情况。Keras中的ImageDataGenerator类提供了各种转换,如翻转、规格化等。然而,应用在Keras中不可用的自定义转换变得非常困难

介绍Covid 是一种致命的疾病,会影响呼吸系统。检测一个人是否患有新冠病毒非常重要。在本博客中,我们将确定一个人是否患有新冠肺炎。输入让我们导入执行任务所需的工具。import pandas as

介绍大家好，最近在参加深度学习竞赛时，遇到了一个有趣的问题，即如何将给定的图像集进行聚类，你可能会说，这不是一个简单的分类问题吗？使用卷积神经网络， 就实现，但关键在于没有合适训练数据提供训练。在不想

现在机器学习逐渐成为行业热门，经过二十几年的发展，机器学习目前也有了十分广泛的应用，如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等方面。 云栖社区特意翻译整理了目前G...

Data Science Central网站主编、有多年数据科学和商业分析模型从业经验的Bill Vorhies曾撰文指出，过去一年人工智能和深度学习最重要的发展不在技术，而是商业模式的转变所有巨头纷纷将其深度学习IP开源。 毋庸置疑，开源浪潮是2016年人工智能领域不可忽视的...

本文作者黄文坚，PPmoney 大数据算法总监，《 TensorFlow 实战》作者。本文节选自《 TensorFlow 实战》第二章。 在下周二（2月28日）雷锋网硬创公开课栏目将会推出黄文坚老师的公开课《深度学习之经典卷积神经网络的技术浅析》（点击了解详情），欢迎大家报...

编者网按：本文是Google Brain负责人Jeff Dean在硅谷人工智能前沿论坛AI Frontiers的演讲。 在深度学习的历史上，神经网络的方法在1980-1990年之后开始明显地发挥效力，在数据量、计算力的推动下，用深度学习神经网络的方法使得我们在研究和开发上获得了比其...

前面讲了LeNet、AlexNet和Vgg，这周来讲讲GoogLeNet。GoogLeNet是由google的Christian Szegedy等人在2014年的论文《Going Deeper with Convolutions》提出，其最大的亮点是提出一种叫Inception的结构，以此为基础构建GoogLeNet，并在当年的ImageNet分类和检...