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卷积神经网络
脑电图 (EEG) 使用放置在头皮上的传感器实时测量大脑电活动。必须识别并消除由于眼球运动和眨眼、肌肉/心脏活动和一般电干扰而产生的伪影，以便正确解释 EEG 的有用脑信号 (UBS)。独立分量分析 (ICA) 可有效地将信号分成独立分量 (IC)，这些分量在 2D 头皮地形图 (图像)（也称为地形图）上的重新投影允许识别/分离伪影和 UBS。到目前为止，IC 地形图分析（EEG 的黄金标准）一直由人类专家以视觉方式进行，因此无法用于自动、快速响应的 EEG。我们提出了一个基于 2 D 卷积神经网络 (CNN) 的 IC 拓扑图脑电图伪影识别的完全自动化和有效框架，能够将拓扑图分为 4 类：3 种伪影类型和 UBS。描述了框架设置，并展示、讨论了结果，并将其与其他竞争策略的结果进行了比较。在公共脑电图数据集上进行的实验表明，总体准确率超过 98%，在标准 PC 上用 1.4 秒对 32 个拓扑图进行分类，即驱动一个由 32 个传感器组成的脑电图系统。虽然不是实时的，但提出的框架足够高效，可用于基于快速响应脑电图的脑机接口 (BCI)，并且比其他基于 IC 的自动方法更快。
卷积神经生成编码
在这项工作中，我们开发了卷积神经生成代码（Conv-NGC），这是对基于卷积/反卷积计算的情况进行预测性编码的概括。特定的是，我们具体地实现了一种灵活的神经生物学动机算法，该算法逐渐重新填充了潜在的状态图，以便动态地形成更准确的内部表示/重构自然图像模型。在复杂数据集（例如Color-Mnist，CIFAR-10和SVHN）等复杂数据集上进行了评估。我们研究了我们的大脑启发模型对重建和图像降解任务的有效性，并发现它具有卷积自动编码系统的竞争力，该系统通过误差的反向传播培训，并超过了它们，并超越了它们在造成的分发重构方面的表现（包括完整的90K ininic-10测试集）。关键字：预测编码；受脑为灵感的学习； compoter视觉，神经形态硬件，卷积
卷积集成学习 - LEAD
我们在 2019 年预测分析大赛 (PAC) 中名列第三，通过 T1 加权 MRI 脑部图像预测年龄，平均绝对误差 (MAE) 达到 3.33 岁。我们的方法结合了七种算法，当特征数量超过观测值数量时，这些算法可以生成预测，特别是两个版本的最佳线性无偏预测器 (BLUP)、支持向量机 (SVM)、两个浅层卷积神经网络 (CNN) 以及著名的 ResNet 和 Inception V1。集成学习是通过在训练样本的保留子集中的线性回归估计权重而得出的。我们进一步评估并确定了可能影响预测准确性的因素：算法的选择、集成学习以及用作输入/MRI 图像处理的特征。我们的预测误差与年龄相关，年龄较大的参与者的绝对误差更大，这表明需要增加该子群的训练样本。我们的研究结果可用于指导研究人员建立健康个体的年龄预测指标，可用于研究和临床，作为疾病状况的非特异性预测指标。
第 3 讲：卷积神经网络
– 特征不变性很难：施加扰动，针对每个变化进行学习 – ImageNet 最佳表现者的进展 – AlexNet：第一个表现最好的 CNN，60M 参数（来自 LeNet-5 的 60k），ReLU – VGGNet：更简单但更深（8 19 层），140M 参数，集成 – GoogleNet：新原始 = inception 模块，5M 参数，无 FC，效率 – ResNet：152 层，消失梯度 拟合残差以实现学习 5. 无数应用程序：通用架构，巨大功能
卷积和图像识别聊天机器人
工程和技术，哥伦比特摘要： - 深度学习和自然语言处理（NLP）快速进步使创建可以使用对话式图像识别聊天机器人作为最杰出的复杂应用程序的算法成为可能。这个项目就是通过与NLP的图像识别互动来创建聊天机器人，以在用户与他们想使用自然语言查询的图像之间进行自然对话。该系统不仅使用预训练的卷积神经网络（CNN）进行图像分类和对象检测，还用于引擎和自然语言处理（NLP）模型来理解和处理用户的意图。使用这些满足的技术，聊天机器人可以分析单词的要求并准确地响应人们的要求，例如通过将产品列入单词列表中或摘要图像所遵循的内容。建议的方法本身旨在确保聊天机器人将通过用户反馈扩展。该项目与AI与用户进行对话或其图像在实践中进行交互时，体现了图像识别技术的有效性，从客户支持，教育和交互式媒体的领域，包括OUT实例或高实例允许，并将其包含在数组中。
眼控制鼠标光标
瑜伽近年来已成为世界各地许多人生活的常规部分。这对必要的瑜伽姿势进行了科学研究。瑜伽姿势估计是一种计算机视觉技术，可以预测人体的位置或姿势。姿势检测算法已被证明可用于姿势识别和提高瑜伽姿势的准确性。在当今的现代时代，ML和DL技术已被证明对于对象发现任务很重要。我们可以有效地使用该模型来识别不同重要的身体部位并实时估算用户姿势。为实现这一目标，我们用不同的瑜伽姿势图像训练模型。当图像被送入姿势估计模型时，它通过执行特征提取来分析图像并识别身体部位，表明其在屏幕上的位置。此外，该模型为每个检测提供了一个置信值，表明给定图像正确识别为输入的可能性。我们使用了不同的瑜伽姿势，例如骆驼姿势，下dog姿势，女神姿势，木板姿势，树姿势，Warrior2姿势来训练该模型，这使其在识别各种姿势方面非常准确。这项研究的主要目标是使用此检测技术来帮助人们确定他们正在执行的瑜伽姿势。此外，我们还解决了当前系统的缺点，例如它们的准确性差，高处理成本以及对各种身体形状和瑜伽样式的适用性限制。在本文中，我们提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的方法来创建瑜伽立场检测系统。建议的技术旨在通过提供更精确，有效和广泛适用的解决方案来识别瑜伽姿势和产生反馈的方法，以改善当前系统的缺点。总体而言，基于技术的工具在我们的研究中的应用可能有助于设计更多定制和成功的瑜伽实践。我们的发现可以帮助构建虚拟助手和智能瑜伽垫等应用程序，从而改善瑜伽实践的可访问性和个性化。
gl-icnn：端到端解释的卷积...
摘要 - 基于卷积神经网络（CNN）的深度学习方法显示，基于成像数据，基于成像数据的痴呆症的早期和准确诊断的早期和准确诊断都很大。但是，这些方法尚未在临床实践中被广泛采用，这可能是由于深度学习模型的解释性有限。可解释的提升机（EBM）是玻璃框模型，但无法直接从输入成像数据中学习功能。在这项研究中，我们提出了一个可解释的新型模型，该模型结合了CNN和EBM，以诊断和预测AD。我们制定了一种创新的培训策略，该策略将CNN组件作为功能提取器和EBM组件作为输出块而交替训练CNN组件，以形成端到端模型。该模型将成像数据作为输入，并提供预测和可解释的特征重要性度量。我们验证了有关阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）数据集的拟议模型，以及Health-Ri Parelsnoer神经疾病生成疾病生物库（PND）作为外部测试集。所提出的模型以AD和对照分类为0.956的面积为0.956，预测轻度认知障碍（MCI）在ADNI队列上进行AD的预测为0.694。所提出的模型是与其他最先进的黑盒模型相当的玻璃盒模型。我们的代码可在以下网址提供：https：//anonymon.4open.science/r/gl-icnn。索引术语 - Alzheimer氏病，MRI，深度学习，转换神经网络，可解释的提升机器，明显的人工智能
检测卷积神经网络...
摘要 - 花园环境中物体的检测和分类是应考虑的必要支持，这不仅是因为它促进了花朵的分类，还因为它减少了所需的时间，因为它不再需要专家进行。卷积神经网络的使用在所有领域都在上升，无论是在汽车行业，牲畜，航空等。这是由于它们的特征，它利用人工智能培训来实现对物体的精确检测和分类，但是所有这些方法的成本都很高，并且任何人都无法操纵。该资源的实施，与Yolov8算法并肩作用，代表了花型检测和分类领域的显着进步。关键字：分类，花卉农场，卷积神经网络，Yolo，Python，Roboflow，人工智能。
视力神经科学的卷积神经网络
卷积神经网络（CNN）是一类机器学习模型，主要用于计算机视觉任务，可以通过从经验中学习来实现类似人类的性能。它们与灵长类动物视觉系统的结构和功能原理的惊人相似之处，可以比较这些人工网络及其生物学对应物，从而探索了视觉功能和神经表示如何与有限的计算原理中的真实大脑中出现。在考虑了CNN的基本特征后，我们将讨论认可CNN的机遇和挑战，如灵长类动物视觉系统的硅模型。特别是，我们突出了有关视觉系统的解剖学和生理特性的几个新兴概念，这些概念仍然需要系统地集成到当前的CNN模型中。这些原则包括从视网膜输入的早期阶段实施并行处理途径，以及关于信息流的序列进程的几个假设的重新考虑。我们建议设计选择和建筑约束，可以促进与生物学更紧密保持一致性，这为人工和生物学视觉系统之间的预测联系提供了因果证据。采用这种原则的观点可能会导致CNN的新研究问题和应用，而不是建模对象识别。
用于检测的卷积神经网络算法...
近年来，由于全球预期寿命的增加，阿尔茨海默病 (AD) 的识别变得至关重要。如果出现轻度认知障碍 (MCI)，则可能会发展为阿尔茨海默病和痴呆症，因为它会永久损害患者的心智能力。许多研究人员都全心全意地关注这种疾病，因为如果及早发现，就可以治疗并阻止其发展。心理检查和生化测试通常用于诊断这种疾病。磁共振成像 (MRI) 扫描分析用于检查人脑结构的变化，是检测阿尔茨海默病的建议方法之一。本研究使用 SPM（统计参数映射）工具箱对脑 MRI 图像进行预处理，然后分割脑灰质 (GM) 并将其输入卷积神经网络 (CNN) 算法。本文使用 ADNI（阿尔茨海默病神经成像计划）数据集。根据测试结果，我们可以准确区分正常对照（NC）、阿尔茨海默病和中度认知障碍三组。