Feature extraction using convolution

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(Fully Connected Networks)
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【初译】
【初译】
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== 部分联通网络 ==
== 部分联通网络 ==
解决这类问题的一种简单方法是对隐含单元和输入单元间的连接加以限制:取输入单元的一小部分子集,允许每个隐含单元都连接到这个子集,即:不连接到整个输入单元的全集。特别需要注意的是,每个隐含单元都连接到的这个子集,在输入单元中属于连续的像素区域。(输入方式区别于普通图像的是,经常可以找到一种自然而然的方式来挑选出连续群,*译者按:即群里的元素都是连续的*,来连接单个的隐含单元,如音频作为一种信号输入方式,一个隐含单元所需要连接的输入单元的子集,可能仅仅是一段音频输入所对应的某个时间段上的信号,*译者按:即在时间跨度上连续的一段音频作为全部音频的子集*)
解决这类问题的一种简单方法是对隐含单元和输入单元间的连接加以限制:取输入单元的一小部分子集,允许每个隐含单元都连接到这个子集,即:不连接到整个输入单元的全集。特别需要注意的是,每个隐含单元都连接到的这个子集,在输入单元中属于连续的像素区域。(输入方式区别于普通图像的是,经常可以找到一种自然而然的方式来挑选出连续群,*译者按:即群里的元素都是连续的*,来连接单个的隐含单元,如音频作为一种信号输入方式,一个隐含单元所需要连接的输入单元的子集,可能仅仅是一段音频输入所对应的某个时间段上的信号,*译者按:即在时间跨度上连续的一段音频作为全部音频的子集*)

Revision as of 02:53, 9 March 2013

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