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2019-11-25

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的所有水平线。 CM 9)(t) 理解卷积如何组合输入以生成过滤后的输出或“什么是内核”并不重要,直到本章稍后将它们付诸实践为止。广泛了解CNN的功能及其生物学灵感,从而构建了技术实施方案。 1968年,发表了一篇文章,详细介绍了猴纹皮层(被认为处理视觉输入的大脑部分)的细胞布局的新发现。文章 讨论了将垂直组合在一起的Ceiis的组合,以实现某些视觉特质。灵长类动物大脑的研究似乎对机器学习任务没有帮助,但它是在使用CNN进行深度学习的过程中的工具。 CNN提供了类似于猴子纹状皮层细胞结构中的结构的简化过程信息。当信号穿过猴子的纹状皮质时,某些动物的标志就会升高。例如,当地平线穿过时,一个Ceias ativate(增加其输出信号)。CNN Wiii表现出类似的行为,其中神经元Wiii的客户根据从训练中学到的模式进行活动。例如,经过训练后,CNN Wiii会吸引某些人,当地平线经过它时,它们会吸引。 Matching Chingtaisine将成为有用的网络架构。但是,通过将多个简单模型与Matie Compiex模式进行匹配,CNN可以进一步发挥作用。在CNN的上下文中,这

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