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上海交通大学_童哲_谱聚类_三种机器学习方式_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-09-20 / 浏览次数:1

上海交通大学_童哲_谱聚类_三种机器学习方式_中国AI数据

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具有相同的重量我们保持绿色箭头全部相同的重量。即使红色和绿色箭头会有不同的重量。我们也可以尝试跨规模复制和方向,但更多困难和昂贵,可能不是一个好主意。跨位置复制很大减少了那些自由参数的数量你必须学习。那么你在那些看到的27个像素三个重复的探测器只有九个不同的重量。现在我们不只是想使用一个功能类型。所以我们会有很多地图。每张地图都会有相同的副本功能,受限制的功能在不同的地方是相同的。然后不同的地图将学习检测不同的功能。这允许图像的每个补丁由许多不同的特征代表类型。复制功能非常适合反向传播很容易学习使用反向传播。实际上它很容易修改背面传播算法包含任何权重之间的线性约束。所以我们做的是计算渐变照常。但后来我们修改了渐变,这样如果重量满足线性重量更新前的约束,他们也会满足线性约束重量更新后。所以,最简单的例子是我们想要两个权重相等。我们希望w1等于w2。如果我们从W1开始,那将是真的等于W2。然后我们确保改变W1始终等于W2的变化。我们这样做的方式是我们计算相对于W1的箭头的梯度。和相对于W2的梯度。然后我们使用总和或平均值W1和W2的两个梯度。通过使用这样的重量约束,我们可以强制反向传播学习复制的特征检测器。这里有很多混乱有关复制功能的文献探测器实际上正在实现许多人声称他们正在实现翻译不变性。这不是真的。好吧,至少它不是真的神经元的活动。所以,如果你看看活动,那是什么复制功能实现的是等价
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