Bewertung der Segmentierungsleistung durch den Dice-Index: Ergebnisse und Analysen von CNN-Architekturen und aktiven Konturen Optimierung der Bildsegmentierung bei Brustultraschallbildern: Eine Analyse von Deep Learning und aktiven Konturen Die Bildsegmentierung ist ein entscheidender Schritt in der medizinischen Bildverarbeitung, insbesondere bei der ...
Die Schätzung der Mannigfaltigkeitskrümmung erfolgt durch verschiedene Ansätze, darunter die Verwendung von lokalen Unterräumen und gewichteten Winkelkonzepten. Das Konzept des lokalen Unterraums und der gewichteten Winkel wird verwendet, um die Krümmung von Klassenmannigfaltigkeiten in tiefe neuronale Netzwerke zu analysieren. Die ...
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen haben nicht nur Schlagzeilen gemacht und für Blockbuster-Filme gesorgt; sie sind dabei, einen echten Unterschied in unserem Alltag zu machen, beispielsweise bei selbstfahrenden Autos und lebensrettenden medizinischen Geräten. Laut der Global Big Data Conference gestaltet ...
Neuronale Netzwerke, die aus Lichtwellen aufgebaut sind, könnten viel vielseitigere, skalierbarere und energieeffizientere KI-Systeme ermöglichen. Bild generiert von Dall-E 3 über ChatGPT. Traditionelle KI-Systeme, die auf tiefen künstlichen neuronalen Netzwerken basieren und in Computern laufen, erfordern enorme Mengen an Rechenressourcen ...
Natürliche Sprachanweisungen induzieren kompositionelle Verallgemeinerung in Netzwerken von Neuronen
In dieser Studie wird eine Modellarchitektur namens Sensorimotor-RNN vorgestellt. Diese basiert auf gated recurrent units (GRU) mit ReLU-Nichtlinearitäten und 256 versteckten Einheiten. Die Netzwerke der Sensorimotor-Einheiten verwenden das gleiche Verfahren zur Initialisierung des versteckten Zustands. Die Eingaben für die Netzwerke ...
Die vorgeschlagene CNN-basierte Methode nutzt eine Reihe von Modulen innerhalb der qualitativen SDCSD (Sand-Kalkstein-Sandigkeit), um signifikante Herausforderungen anzugehen. Erstens ist die Einbeziehung von geologischem Hintergrundwissen entscheidend für die Verbesserung der Klassifikationsgenauigkeit. Daher ist es unerlässlich, das CNN darauf zu trainieren, ...
Dieser Abschnitt befasst sich mit verschiedenen Verteidigungsmechanismen zur Erkennung von DDoS-Angriffen und betont die Bedeutung statistischer, maschineller Lern-, Deep-Learning- und Blockchain-Ansätze. Die Literaturübersicht zu Techniken zur Erkennung und Abwehr von DDoS-Angriffen folgt den in der Einleitung aufgeführten methodischen Ansätzen und ...
Das vorgestellte Papier behandelt verschiedene Themen im Bereich der Anwendung von Graph-Neuralen Netzwerken (GNNs) in verschiedenen Disziplinen wie drahtlosen Netzwerken, Chip-Design, Teilchenphysik, Materialwissenschaften, Proteindesign, Strukturbiologie, Medizin und maschinellem Lernen. Die Verwendung von GNNs ermöglicht die Verbesserung der Leistung und Effizienz ...