迈向解释神经影像机器学习模型的统一框架（一） / 开普饭

功能磁共振成像已被证明是描述人类大脑活动时空模式的有力工具.分析方法大体上分为两大阵营:总结区域属性的方法和衡量区域间相互作用的方法.在这里,作者提出了一个在该领域未被重视的问题:研究基 ...

现在的精神病学必须更好地了解精神疾病基础的.常见的和独特的病理生理机制,以便提供更有效的,更针对个人的治疗方案.为此,使用常规统计方法对"小"实验样本的分析似乎在很大程度上未能捕捉 ...

在过去的几年里,机器学习(ML)在神经科学中的应用迅速增加.本文回顾了ML在系统神经科学的多个领域中的已实现和潜在贡献.本文描述了ML在神经科学中的四个主要作用: (1)提供工程问题的解决方案: (2 ...

2021-06-16 19:35 来自加州理工学院神经科学,心理学和哲学领域的研究员在<Nature Human Behaviour>期刊上发表了一篇名为<Personality b ...

TF之AutoML框架:AutoML框架的简介.特点.使用方法详细攻略AutoML框架的简介AutoML官网:https://www.automl.org/自动化机器学习,简单来说就是一种自动化任务的 ...

视频介绍:发现机器学习中的未知未知数机器学习 (ML) 模型的性能取决于学习算法以及用于训练和评估的数据.算法的作用得到了很好的研究,并且是众多挑战的焦点,例如SQuAD.GLUE.ImageNet ...

脑性瘫痪是发育早期阶段各种原因所致的非进行性脑损伤,临床主要表现为中枢性运动障碍和姿势异常.这种运动障碍常伴感知觉及言语交流障碍.智力发育迟缓.行为异常.癫痫及继发性肌肉骨骼异常.成功建立类似于人类脑 ...

谷歌今天宣布推出TensorFlow Quantum,将公司的机器学习和量子计算计划整合在一起.该框架可以构造量子数据集.原型混合量子模型和经典机器学习模型,支持量子电路模拟器,训练判别和生成量子模型 ...

[公众号后台回复 Loss 获取本文涉及的两篇论文] 机器学习中的统一框架很多机器学习问题都可以放在一个统一的框架下讨论,这样大家在理解各种模型时就是相互联系的. 目标函数回忆一下目标函数的定义: ...

大家好,我是宝器! 导读: SHAP是Python开发的一个'模型解释'包,是一种博弈论方法来解释任何机器学习模型的输出.本文重点介绍11种shap可视化图形来解释任何机器学习模型的使用方法.具体理论 ...

目前临床疼痛评估主要依赖于主观自我疼痛评分,其本质上是主观的,且受多维变量的显著影响.虽然疼痛的客观生物标志物可以在很大程度上帮助疼痛诊断和新疗法的开发,但目前尚无临床疼痛预测的可靠标志物.本研究通过 ...

作者: khuyentran 原文链接 https://towardsdatascience.com/shap-explain-any-machine-learning-model-in-python ...

摘要精神疾病是复杂的,涉及不同的症状学和神经生物学,很少涉及单一的.孤立的大脑结构的破坏.为了更好地描述和理解精神疾病的复杂性,研究人员越来越多地将多元模式分类方法应用于神经成像数据,特别是监督机器 ...

每年新发儿童癫痫病例约3万多人,大约25%的病例为药物治疗效果不佳,给患童的父母造成巨大的压力.对于难治性癫痫,神经影像学对于准确定位可能的手术切除癫痫灶,以治愈病人非常关键.但不是所有的儿童癫痫的基 ...

文章译者:追风者内容来源:Datawhale 如何在投入生产前评估机器学习模型性能? 想象一下,你训练了一个机器学习模型.也许,可以从中选几个候选方案. 你在测试集上运行它,得到了一些质量评估.模型 ...

35岁女性,表现为步态不稳,全身僵直,吞咽困难和膀胱失禁3年.神经系统查体提示所有4个肢体深腱反射活跃和双侧Hoffman征阳性.患者有一兄弟在28岁时通过基因检测诊断为成人型亚历山大病(Adult- ...

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