深度学习

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用NVIDIA GPU的并行处理能力进行高性能计算。在深度学习领域，CUDA的应用极为广泛，它能够显著加速深度学习模型的训练和推理过程。通过CUDA，开发者可以在GPU上实现高效的矩阵运算、张量运算以及梯度下降等计算密集型任务，从而大大提高了深度学习的速度和效率。

本课程主要介绍深度学习的基本原理、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、注意力机制、Transformer等基本方法及其典型应用领域，并借助机器学习开源框架TensorFlow实现深度学习在证券趋势预测、声音质量评价、电子推荐、目标检测、社交网络情感分析等多个典型领域的应用。

DNN即深度神经网络算法，是机器学习中基于多层神经元的网络模型。它通过多层非线性变换对输入数据进行逐层抽象和复合，能学习复杂数据表示和抽象，在图像识别、语音处理等领域广泛应用。

深度神经网络（DNN）是深度学习的基础，通过多层神经元提取数据特征。它与深度学习紧密相关，共同推动人工智能发展。DNN在图像、语音等领域表现出色，为智能技术提供强大支持。

基于深度学习的CT肺癌研究，旨在通过计算机辅助诊断系统提高肺结节检测与分类的准确性。利用深度学习技术，如深度残差网络和注意力机制，可有效提升模型性能，降低假阳性率，为肺癌早期诊断提供有力支持。

在CT（计算机断层扫描）领域，深度学习技术的应用正在不断推动医学影像技术的发展，以下是对深度学习在CT领域的详细阐述：深度学习在CT重建中的应用方向1、稀疏视角重建：通过减少投影数据的数量，同时提升重建质量，2、有限角度重建：解决投影角度不足导致的重建伪影问题，3、金属伪影去除：应对金属植入物等高密度物体引起的……

CT图像深度学习分类程序：医学影像新助手该程序利用深度学习技术对CT图像进行自动分类，旨在提高诊断效率和准确性。通过收集大量CT图像数据并进行预处理，如裁剪、缩放等，构建适用于模型训练的数据集。基于TensorFlow框架，采用预训练的VGG16卷积神经网络模型作为特征提取器，并添加全连接层和分类层以适应特定任务。在训练过程中，使用交叉熵损失函数和Adam优化算法，通过反向传播算法更新模型参数。经测试集评估，该程序在识别准确率和其他性能指标上表现良好，能有效辅助医生进行疾病诊断，减少人为错误，推动医疗智能化发展。

***：本文探讨了基于深度学习的低剂量CT图像去噪算法。通过引入Wasserstein距离和SSIM损失改进GAN框架，实验表明该算法在保持结构信息方面表现优秀，尤其在SSIM指标上超过其他方法，但在PSNR和RMSE上略逊于RED-CNN。

CycleGAN 是一种深度学习模型，用于无监督图像转换，能在无成对训练样本情况下，将一个域的图像转换成另一个域的图像。

CTR预估深度学习：从传统到前沿的演进CTR（点击率）预估是计算广告、推荐系统等领域的核心任务，深度学习技术的应用推动了CTR预估的发展。早期CTR预估主要采用大规模Logistic Regression+海量特征和FM、FFM等交叉特征方法，随着深度学习时代的到来，引入了ResNet、Attention、Transformer等技术，提升了模型性能。当前研究热点包括兴趣建模、多目标建模、交叉特征建模等方向，以进一步提升CTR预估的准确性和效率。