期刊文献+
共找到3篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
LSTM与DeepLearning技术在疾病诊断中的应用 预览
1
作者 李晓坤 郑永亮 +3 位作者 刘磊 陈虹旭 邵娜 杨磊 《黑龙江大学工程学报》 2018年第3期67-72,共6页
深度学习技术(DeepLeaming)在各个领域均得到广泛应用,并且在某些领域还突破了当前的技术瓶颈。将DeepLearning技术应用在医疗领域,基于长短期记忆网络(LSTM)与DeepLeaming技术建立医学诊断模型,进行医疗诊断。心脏疾病传统诊断... 深度学习技术(DeepLeaming)在各个领域均得到广泛应用,并且在某些领域还突破了当前的技术瓶颈。将DeepLearning技术应用在医疗领域,基于长短期记忆网络(LSTM)与DeepLeaming技术建立医学诊断模型,进行医疗诊断。心脏疾病传统诊断方式是通过超声心动图获取患者心脏结构的图像,再由医生从图像中获取信息进行诊断,不具有一定的时效性。使用LSTM与DeepLeaming技术对数据特征进行学习,从而达到能对心脏疾病进行疾病诊断的目的。通过LSTM与DeepLeaming技术建立诊断模型与心脏疾病相融合,提高疾病诊断的准确率,从而促进深度学习技术在疾病诊断领域的发展。 展开更多
关键词 LSTM:DeepLeaming 疾病诊断 心脏疾病
在线阅读 下载PDF
基于LSTM的商品评论情感分析 预览 被引量:3
2
作者 於雯 周武能 《计算机系统应用》 2018年第8期159-163,共5页
随着电子商务的发展,产生了大量的商品评论文本.针对商品评论的短文本特征,基于情感词典的情感分类方法需要大量依赖于情感数据库资源,而机器学习的方法又需要进行复杂的人工设计特征和提取特征过程.本文提出采用长短期记忆网络(Long S... 随着电子商务的发展,产生了大量的商品评论文本.针对商品评论的短文本特征,基于情感词典的情感分类方法需要大量依赖于情感数据库资源,而机器学习的方法又需要进行复杂的人工设计特征和提取特征过程.本文提出采用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory)文本分类算法进行情感倾向分析,首先利用Word2vec和分词技术将评论短文本文本处理为计算机可理解的词向量传入LSTM网络并加入Dropout算法以防止过拟合得出最终的分类模型.实验表明:在基于深度学习的商品评论情感倾向分析中,利用LSTM网络的短时记忆独特特征对商品评论的情感分类取得了很好的效果,准确率达到99%以上. 展开更多
关键词 情感分析 商品评论 长短期记忆网络 自然语言处理 深度学习
在线阅读 下载PDF
基于深度学习的人脸图像扭正算法 预览
3
作者 范雪 杨鸿波 李永 《信息通信》 2017年第7期5-9,共5页
人脸识别作为目前最方便的生物特征识别技术,被应用到了很多重要的领域。但是,由于光照以及姿态等因素的影响,使得人脸识别的精度降低,造成人脸识别技术在实际应用中的局限性。针对姿态以及光照因素对人脸的影响,提出一种基于深度学习... 人脸识别作为目前最方便的生物特征识别技术,被应用到了很多重要的领域。但是,由于光照以及姿态等因素的影响,使得人脸识别的精度降低,造成人脸识别技术在实际应用中的局限性。针对姿态以及光照因素对人脸的影响,提出一种基于深度学习的人脸扭正算法。该算法将对齐后的人脸图像首先用深度卷积网络自动地提取人脸特征,然后根据提取到的特征得到非正面人脸与正面人脸的映射关系,最后将非正面姿态的人脸扭成正面姿态且处于中性光照下的人脸图像,算法引入了欧式距离与余弦距离两个损失函数来对网络进行优化,进一提高了网络的精度。实验结果表明,该算方法可以有效地实现正面人脸的重构,减少姿态与光照对人脸特征的影响,使人脸识别精度提得到提高。 展开更多
关键词 人脸识别 人脸扭正 深度学习
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部 意见反馈