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佐治亚理工学院_卷积层的深度_prisma图像风格变换原理_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-27 / 浏览次数:1

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法的变化形式。所有的复杂性自动从训练数据学习。在某种意义上,我们的结果和那些在更深 奥的论文中都有的寓意是,对有些问题: 复杂的算法≤简单的学习算法+好的训练数据 1.7迈向深度学习 虽然我们的神经网络绐出了令人印象深刻的表现,但这样的表现带有几分神秘。网络中的权 重和偏置是被自动发现的。这意味着我们不能立即解释网络怎么做的、做了什么。我们能否找 到一些方法来理解我们的网络通过什么原理分类手写数字?并且,在知道了这些原理后,我们 能做得更好吗? 为了让这些问题更具体,我们假设数十年后神经网络引发了人工智能(ADO到那个时候,我 们能明白这种智能网络的工作机制吗?或许,因为有着自动学习得到的权重和偏置,这些是我 们无法理解的,这样的神经网络对我们来说是不透明的。在人工智能的早期研究阶段,人们希 望在构建人工智能的努力过程中,也同时能够帮助我们理解智能背后的机制,以及人类大脑的 运转方式。但结果可能是我们既不能够理解大脑的机制,也不能够理解人工智能的机制。 为解决这些问题,让我们重新思考一下我在本章开始时所给的人工神经元的解释,作为一种 衡量证据的方法。假设我们要确定一幅图像是
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