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tensor flow安装教程_黄彬彬_万门大学_房价预测模型之创建与训练_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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中受该单元影响 的输出单元。(上) 当 s 是由核宽度为 3 的卷积产生时,只有三个输出受到 x 的影响2。(下) 当 s 是由矩阵乘法产生时,连接不再是稀疏的,所以所有的输出都会受到 x3 的影响。 率方面极大地优于稠密矩阵的乘法运算。图9.5演示了参数共享是如何实现的。 作为前两条原则的一个实际例子,图9.6说明了稀疏连接和参数共享是如何显着 提高线性函数在一张图像上进行边缘检测的效率的。 对于卷积,参数共享的特殊形式使得神经网络层具有对平移等变(equivariance ) 的性质。如果一个函数满足输入改变,输出也以同样的方式改变这一性质,我们就说 它是等变 (equivariant) 的。特别地,如果函数 f(x) 与 g(x) 满足 f(g(x)) = g(f(x)) 我们就说 f(x) 对于变换 g 具有等变性。对于卷积来说,如果令 g 是输入的任意平 移函数,那么卷积函数对于 g 具有等变性。举个例子,令 I 表示图像在整数坐标上 的亮度函数, g 表示图像函数的变换函数(把一个图像函数映射到另一个图像函数 的函数)使得I = g(I),其中图像函数厂满足Ig y
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