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延世大学_何翠仪_集成算法_统计机器学习-Stochastic Convergence-概念_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-09-20 / 浏览次数:1

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全是胡说八道。那个大写字母R你认识在你做任何心理之前完全正确回转。实际上,你需要认识到它是一个R和它是颠倒的,以便知道如何旋转它。你使用心理旋转来处理用手的判断。也就是说,它是一个正确的R或镜像R'没有心理,你无法分辨回转。精神轮换不用于处理它的好处这一事实当我们想要识别它时。蛮力规范化方法像这样工作。您使用分段良好的直立图像你可以明智地放一个盒子当你训练识别器,然后在测试时间,当你必须处理杂乱的图像,你尽力而为箱子在各种位置和秤。这种方法被广泛使用 在这个视频中,我将谈谈百年卷积神经网络和数字识别。这是一个重要的成功故事20世纪80年代的神经网络。由...开发的深层卷积网Yann LaCun和他的合作者做了一个识别手写真的很好并实际上在实践中使用。他们是少数几个例子之一这是一个深层神经网络的时期可以在计算机上训练然后存在,而且表现得非常好好。卷积神经网络是基于复制功能的想法。所以,因为物体四处移动并显示出来如果我们有一个功能检测器在一个中很有用放在图像中,很可能是相同的特征检测器将是有用的别的地方。所以,这个想法是建立许多不同的所有相同特征检测器的副本不同的立场。如果你向右看,我已经告诉你了三个特征探测器,它们彼此的复制品。它们中的每一个都具有九个像素的权重。那些重量是相同的三种不同的特征探测器。因此红色箭头的重量相同对于所有三个特征检测器。当我们学习时,我们保留那些红色箭头都
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