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泛健康环境中深度学习神经网络的表征数学建模( Modeling Deep Learning Neural Networks With Denotational Mathematics in UbiHealth Environment )
J Sarivougioukas A Vagelatos
医疗保健应用程序中涉及的普遍计算环境通常以动态变化的上下文为特征。为了支持医疗决策，必须对上下文信息进行有效的处理。无处不在的计算医疗保健生态系统必须能够提取医学上有价值的特征，做出精确的决策，并采取医学上适当的行动。在这个框架中，深度学习网络可以用来对大量复杂的信息集进行数据融合，从而做出合适的医学诊断。决策的质量取决于选择适当的网络权重，这些权重定义了给定输入到诊断的转换。外延数学为深度学习网络建模和通过调整给定输入的权重来调整它们的行为提供了一个有前途的框架。此外，网络输出的保真度可以通过对权值施加调节器来控制。作者表明，外延数学可以作为建模和控制深度学习网络的严格框架，从而提高医疗决策的质量。
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