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深度学习在健康医疗领域应用

(2017-02-10 21:05:16)
标签:

深度学习

分类: 数据挖掘

深度学习在健康医疗领域应用

1. 深度学习

随着大数据和数据分析技术的不断发展,基于机器学习的数据驱动模型在健康医疗领域逐步得到推广和应用。深度学习作为在人工智能基础之上,是最近蓬勃发展的强大的机器学习工具之一,将会对未来人工智能产生颠覆性的作用。本文主要是对深度学习在健康医疗领域的应用进行综述,从而对目前的技术进行总结,对未来的应用进行展望,熟悉深度学习在健康医疗领域的应用。

2. deep learning Paper in health

深度学习在健康医疗领域应用

3. 深度学习网络结构

深度学习算法在健康医疗中应用的统计 

深度学习在健康医疗领域应用

3.1 Deep Neural Networks

常见的用于分类和回归的网络结构,隐藏层大于等于2;

3.2 卷积神经网络

适合二维数据,譬如图片,每一个卷积过滤将2d数据转化为3d输出,灵感来自于生物视觉;

3.3 循环神经网络

适合序列数据,输出依赖于前面的输出,共享参数;

3.4 Deep autoencoder

无监督学习,主要用于特征转换,输入节点数和输出节点数一致;

3.5 generative adversarial network

无监督学习,生成对抗神经网络,拟合出和原始数据分布一样的数据;

4. 深度学习计算包

深度学习在健康医疗领域应用

5. 深度学习在健康医疗应用

深度学习在健康医疗领域应用

6. 参考资料

Deep Learning for Health Informatics Daniele Rav`ı, Charence Wong, Fani Deligianni, Melissa Berthelot, Javier Andreu-Perez, Benny Lo, and Guang-Zhong Yang, Fellow, IEEE

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