|
|
![]() Без заголовкаСуббота, 25 Мая 2024 г. 09:40 (ссылка)
Ayurvedic medicine Санкт-Петербург
![]() Без заголовкаСуббота, 25 Мая 2024 г. 07:13 (ссылка)Ayurvedic medicine Санкт-Петербург - https://ok.ru/group/70000003417291/topic/156999628027339
![]() Без заголовкаПятница, 25 Мая 2024 г. 01:39 (ссылка)Ayurvedic medicine Санкт-Петербург - https://ok.ru/group/70000003417291/topic/156999628027339
![]() Без заголовкаПятница, 25 Мая 2024 г. 00:01 (ссылка)Ayurvedic medicine Санкт-Петербург - https://ok.ru/group/70000003417291/topic/156999628027339
![]() Без заголовкаПятница, 24 Мая 2024 г. 20:27 (ссылка)Ayurvedic medicine Санкт-Петербург - https://ok.ru/group/70000003417291/topic/156999628027339
![]() Без заголовкаСреда, 01 Мая 2024 г. 12:17 (ссылка)
Ayurvedic medicine Санкт-Петербург
![]() Без заголовкаСреда, 01 Мая 2024 г. 11:41 (ссылка)Ayurvedic medicine Санкт-Петербург - https://vk.com/wall-201195568_5272
![]() Без заголовкаСреда, 01 Мая 2024 г. 04:14 (ссылка)Ayurvedic medicine Санкт-Петербург - https://vk.com/wall-201195568_5272
![]() Без заголовкаВторник, 30 Апреля 2024 г. 23:02 (ссылка)Ayurvedic medicine Санкт-Петербург - https://vk.com/wall-201195568_5272
![]() Без заголовкаВторник, 30 Апреля 2024 г. 21:43 (ссылка)Ayurvedic medicine Санкт-Петербург - https://vk.com/wall-201195568_5272
![]() [Перевод] Создание изображений с использованием генеративно-состязательных нейронных сетей (GAN) на примере ЭКГВторник, 03 Января 2023 г. 19:50 (ссылка)
Для создания изображений с помощью GAN я буду использовать Tensorflow. Генеративно-состязательная сеть (GAN) — это модель машинного обучения, в которой две нейронные сети соревнуются друг с другом, чтобы быть более точными в своих прогнозах. Как работают GAN? Первым шагом в создании GAN является определение желаемого конечного результата и сбор начального набора обучающих данных на основе этих параметров. Затем эти данные рандомизируются и передаются в генератор до тех пор, пока они не достигнут базовой точности в получении результатов. После этого сгенерированные изображения передаются в дискриминатор вместе с фактическими точками данных из исходной концепции. Дискриминатор фильтрует информацию и возвращает вероятность от 0 до 1, чтобы представить подлинность каждого изображения (1 соответствует реальному, а 0 соответствует ложному). Эти значения затем проверяются на точность и повторяются до тех пор, пока не будет достигнут желаемый результат. Зачем генерировать изображение ЭКГ? Я создал проект coronarography.ai . В нем на вход подается изображение ЭКГ, а на выходе мы получаем наличие патологии магистральных артерий сердца. Мне стало интересно проверить принципиальную возможность генерации изображений ЭКГ и сравнить полученные изображения с реальными. Читать далееhttps://habr.com/ru/post/709036/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=709036
|
|
LiveInternet.Ru |
Ссылки: на главную|почта|знакомства|одноклассники|фото|открытки|тесты|чат О проекте: помощь|контакты|разместить рекламу|версия для pda |