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基于分布式语义的知识表示与推理 神经网络模型_寒小阳_jacobian矩阵_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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的每一层能够在多个位置提取多种类型的特征。 另外,输入通常也不仅仅是实值的网格,而是由一系列观测数据的向量构成的 网格。例如,一幅彩色图像在每一个像素点都会有红绿蓝三种颜色的亮度。在多层 的卷积网络中,第二层的输入是第一层的输出,通常在每个位置包含多个不同卷积 的输出。当处理图像时,我们通常把卷积的输入输出都看作是 3 维的张量,其中一 个索引用于标明不同的通道(例如红绿蓝),另外两个索引标明在每个通道上的空间 坐标。软件实现通常使用批处理模式,所以实际上会使用 4 维的张量,第四维索引 用于标明批处理中不同的实例,但我们为简明起见这里忽略批处理索引。 因为卷积网络通常使用多通道的卷积,所以即使使用了核翻转,也不一定保证 网络的线性运算是可交换的。只有当其中的每个运算的输出和输入具有相同的通道 数时,这些多通道的运算才是可交换的。。 假定我们有一个4维的核张量K,它的每一个元素是Ki,j,k,ι,表示输出中处于 通道 i 的一个单元和输入中处于通道 j 中的一个单元的连接强度,并且在输出单元 和输入单元之间有 k 行 l 列的偏置。假定我们的输入由观测数据 V 组成,它的每一 个
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