07 2018 档案
摘要:前馈网络 定义 神经网络:$<V,E,\sigma,w>, E\subseteq V\times V,w:V\times V\to R, \sigma:V\times R\to R $, 输出函数$f(v)$递归定义为$$\begin{aligned}f(v)&=x(v)&,if\,\nexists
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摘要:基本概念 卷积运算 定义:$f(i,j,k)=\sum_{m,n}g(i-m,j-n,k)h(m,n),y(i,j)=\sum_kw_{k}f(i,j,k)$ 平移不变、深度线性叠加。特别在1*1核的时候,为深度的线性变换。 稀疏交互(sparse interactions):核的大小(m,n的范围
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