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51cto学院_batch_链式法则_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-27 / 浏览次数:1

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诉你这个是滤波器的例子就是一组全中,你把它画完之后你再做一下,可是画你就发现了,他从原来的图片也出来了一些东西,但因为你这个取值滤波器的这个w的取值不一样的东西是不一样的。来了吗?这个这个东西叫做这个就是我们刚才说的神经元。上缴滑道右下角,然后你把这个东西还原回来,我们物理上理解一下,你会发现它抽出来了一些,他想知道的数据特征,就对这个滤布之所以可以看到一个滤波器,就是这个图像有这个。这一组全重做卷机,过一遍以后,拿到了一部图像的某一部分的特性可能是边缘可能是颜色,可能是其他的一些物理上不是那么明确的东西,但是我至少通过。这样一个filter,或者是大家把它叫做,牛人就是神经元,这样一个beauty之后呢,短期操作之后呢,你可以拿到一部分信息,认出来一部分我想要的信息。 当前这组全中指定的想要的信息。那么大,它有一个性质叫做参数共享机制,这个机制是什么意思呢?对同一个神经元而言,对同一个神经而言,不管你窗口划到哪,我告诉你这几条边上的权重都给我固定了,这个就是他的。参数共享机制,就是我这一个神经元这个future。你给我的数据,这个贝塔不一样,但是这个w是一模一样的,这个叫做参数共享
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