الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: دالة سوفتماكس
-
نموذج قابل للتفسير قائم على التعلم العميق الجماعي لاكتشاف وتصنيف أورام الدماغ
Explainable ensemble deep learning-based model for brain tumor detection and classification2024 | المؤلف: Khalid M. Hosny وآخرون | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تركز الأبحاث على الحاجة الملحة للتصنيف الدقيق والكشف عن أورام الدماغ، التي تعد من الأسباب الرئيسية للوفيات. لمعالجة قيود طرق التعلم العميق التقليدية، التي تتطلب غالبًا وقت تدريب طويل، يقترح المؤلفون نهجًا جماعيًا يستفيد من التعلم الانتقالي مع النماذج المدربة مسبقًا DenseNet121 و InceptionV3. تم تصميم هذا النموذج لتصنيف ثلاثة أنواع من أورام الدماغ: السحائية،…
-
تحسين تصنيف أمراض بذور الذرة: الاستفادة من MobileNetV2 مع تعزيز الميزات والتعلم الانتقالي
Enhanced corn seed disease classification: leveraging MobileNetV2 with feature augmentation and transfer learning2024 | المؤلف: Mohannad Alkanan وآخرون | المجلة: Frontiers in Applied Mathematics and Statistics | المجال: علوم النبات (Plant Science)تبحث هذه الدراسة في تطبيق الذكاء الاصطناعي (AI) في تصنيف أمراض الذرة، باستخدام نسخة محسّنة من MobileNetV2 كنموذج أساسي. تستخدم الدراسة مجموعة بيانات شاملة تحتوي على صور مصنفة إلى أربع فئات من الأمراض: مكسورة، مشوهة، مقطوعة الحرير، ونقية. يتضمن النموذج طبقات إضافية—تجميع متوسط، تسطيح، كثافة، إسقاط، وsoftmax—لتحسين استخراج الميزات وقدرات التصنيف. يتم تطبيق تقنيات ضبط…