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2018年10月29日
CNN中卷积的意义
摘要: 在传统的神经网络中,比如多层感知机(MLP),其输入通常是一个特征向量。需要人工设计特征,然后将用这些特征计算的值组成特征向量。在过去几十年的经验来看,人工找的特征并不总是好用。有时多了,有时少了,有时选的特征根本就不起作用(真正起作用的特征在浩瀚的未知里)。这就是为啥过去几十年神经网络一直被SVM
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posted @ 2018-10-29 22:30 耐烦不急
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