U-Net — это архитектура глубокого обучения, используемая для задач сегментации изображений, особенно в медицинской визуализации. Он был предложен Ronneberger et al. в 2015 году. Архитектура U-Net состоит из сужающегося пути и расширяющегося пути. Путь сокращения похож на архитектуру традиционной сверточной нейронной сети (CNN), где входное изображение постепенно понижается для извлечения признаков высокого уровня. Расширяющийся путь, с другой стороны, предназначен для восстановления..

Простое сопоставление строк и контролируемая модель для BioNER Стефан Тулкенс , инженер по машинному обучению в Slimmer AI, недавно провел тематическое исследование в журнале Towards Data Science под названием « Делать почти столько же с гораздо меньшими затратами: пример биомедицинского распознавания именованных сущностей ». В начале любого нового проекта НИОКР я стараюсь найти наиболее подходящее решение проблемы - внедрение решения в производство без ущерба для результатов,..