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PyTorchMedicalAI
This is the hands-on deep learning tutorial series for the 2018/2019 Medical AI course by DeepOncology AI.
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Deep-Learning-learning-notes
《深度学习》因封面为一簇花丛又称“花书”，是由深度学习领域老、中、青三代结合而成的经典之作，被业界尊称为“AI圣经”。其中Yoshua Bengio为深度学习的三驾马车之一，Ian Goodfellow因发明了GAN而闻名，最后Aaron Courville为青年研究者。花书从应用数学基础开始，围绕着神经网络拓展开来，因此相较于《机器学习》全面介绍不同类型的算法，花书可以看作为神经网络章节的延伸，从深度前馈神经网络，到卷积神经网络，再到循环神经网络，以及辅助神经网络训练调参的正则化、优化方法、实践策略。记录了本人在学习过程中的核心知识点以及辅助理解的拓展知识点，希望能帮助大家打开深度学习新世界的大门。
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Catphan604
自动分析Catphan 604模体扫描图像，主要功能包括HU值线性检测、几何一致性检测、扫描层厚检测、高对比度分辨率检测和低对比度分辨率检测。
MIT000
fastai.pytorch.from.scratch
I am implementing from scratch the tools, techniques and best practices I learnt from fast.ai's 2017 offering.
MIT000
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BNN
Bayesian Neural Networks
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deepnet
Implementation of some deep learning algorithms.
BSD-3-Clause000