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coursera_训练模型_style-transfer实现细节_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-28 / 浏览次数:1

coursera_训练模型_style-transfer实现细节_中国AI数据

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0,(t+1)%t=1,等等。很容易将此公式推广为对每个维度使用不同的平铺范围。 本地连接的iayer和平铺卷积的iayer都与max池有一个有趣的交互作用:这些iayer的检测器单元由不同的滤波器驱动。如果这些滤波器学习检测同一隐藏特征的不同转换版本,则最大集合单元对所学习的转换保持不变(参见图9.9)。卷积的iayer被硬编码为对翻译具有不变性。 除卷积外的其他操作通常是实现卷积网络所必需的。为了执行i学习,我们必须能够计算相对于内核的梯度,给定相对于输出的梯度。在某些简单情况下,可以使用卷积操作执行此操作,但许多感兴趣的情况(包括跨距大于1的情况)不具有此属性。 回想一下,卷积是一种近似运算,因此可以描述为矩阵乘法(如果我们首先将输入张量重塑为平面向量)。所涉及的矩阵是卷积核的函数。矩阵是稀疏的,核的每个元素都被复制到矩阵的几个元素中。这个视图帮助我们导出实现卷积网络所需的其他一些操作。 由卷积定义的矩阵的转置乘就是这样一种运算。这是通过卷积层反向传播误差导数所需的操作,因此需要对具有多个隐藏层的卷积网络进行训练。如果我们希望从隐藏单元重建可见单元,也需要同样的操作(Si
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