在中醫(yī)史上,體質(zhì)被形容為在人生命過程中的先天和后天天賦上形成的形態(tài),是生理功能和心理狀態(tài)的綜合表現(xiàn),人體體質(zhì)甚至?xí)䴖Q定某些疾病的趨勢,因此體質(zhì)分類的研究對臨床醫(yī)學(xué)治療具有十分重要的意義。舌診作為中醫(yī)中重要又獨(dú)特的內(nèi)容,是在中醫(yī)臨床診斷中最廣泛使用的診斷方式之一,這樣的診斷方式為臨床醫(yī)學(xué)提供了簡潔、直接、方便的病情判斷解決方案,同時舌診也是在中醫(yī)中識別體質(zhì)的重要依據(jù),這是因?yàn)樯囝^的色澤和紋理的變化真實(shí)地反映了人體的健康狀態(tài)。隨著現(xiàn)代科學(xué),尤其是人工智能技術(shù)的發(fā)展,利用計算機(jī)對舌頭圖像進(jìn)行采集和分析逐漸被認(rèn)為是輔助中醫(yī)醫(yī)生進(jìn)行診斷的有效途徑。本論文使用目標(biāo)檢測算法,實(shí)現(xiàn)舌苔區(qū)域檢測,并構(gòu)建舌苔體質(zhì)識別數(shù)據(jù)集。本論文借鑒了零樣本學(xué)習(xí)的思想,引入舌苔圖片的語義屬性描述,將舌苔圖片到體質(zhì)類型映射的問題轉(zhuǎn)化為學(xué)習(xí)舌苔圖片到舌苔語義屬性的映射,緩解了各體質(zhì)類別樣本分布極度不平衡導(dǎo)致的識別準(zhǔn)確低下的情況,從而提升舌苔體質(zhì)識別的準(zhǔn)確率。本論文聚焦于通過零樣本學(xué)習(xí)方法的思想來輔助并提升舌苔體質(zhì)識別的效果,提出了多分支屬性分組學(xué)習(xí),設(shè)計多分支神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并對相似的語義屬性進(jìn)行分組學(xué)習(xí),同時還提出判別性潛在特征學(xué)... 

【文章來源】：華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

深度學(xué)習(xí)發(fā)展歷史

華南理工大學(xué)碩士學(xué)位論文深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)效果會更好，特別是在計算機(jī)視覺領(lǐng)域，更深的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以提取到更抽象的、更加語義相關(guān)的特征，因此在 2012 年至 2017 年的許多研究里，都在思考如何用更深層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的性能，如在 ImageNet 圖像分類競賽上大放異彩的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[43-46]都是比較深層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

圖 2-2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型2.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)近年來，在圖像識別、目標(biāo)檢測、語義分割還是目標(biāo)追蹤等計算機(jī)視覺應(yīng)用都表現(xiàn)最好的模型當(dāng)屬卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時其在自然語言處理領(lǐng)域上（搜索、推薦、人機(jī)問答等）的作用也是得到了充分的證明。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般由多個卷積層和池化層組合而成，在部分任務(wù)中，會在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的末端加入全連接層進(jìn)行分類等任務(wù)，如圖 2-3 就是一個普通的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通常在每一個卷積操作后會加入激活層進(jìn)行非線性激活。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3373614