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  1. Learning-hierarchical-invariant

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  2. deep learning一般是学习的层次结构,它也是有一定理论依据的,即模拟人脑的大脑皮层工作,因为大脑皮层的视觉区域也是分层次工作的,越底层的视觉皮层对那些底层特征就越敏感。综上所述,feature learning有这么多应用需求的驱动和生物神经理论上的支持,注定它能够在AI领域中发挥一定的作用。一些实验表明,有些feature learning学习到的特征几乎比所有其它的特征效果要好,比如本文中的ISA模型就是其中一个。-deep learning hierarchy of learni
  3. 所属分类:OpenCV

    • 发布日期:2017-11-16
    • 文件大小:49.37mb
    • 提供者:wuwei
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