基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫數(shù)字識(shí)別 如何理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里卷積過濾器的深度問題?
如何理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里卷積過濾器的深度問題?我們通??吹降木矸e濾波器原理圖是這樣的:這實(shí)際上是卷積濾波器的“展平”或“展平”。例如,上圖中的粉紅色卷積濾波器是3x3x3,即長(zhǎng)3,寬3,深3。然而,在圖
如何理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里卷積過濾器的深度問題?
我們通??吹降木矸e濾波器原理圖是這樣的:
這實(shí)際上是卷積濾波器的“展平”或“展平”。例如,上圖中的粉紅色卷積濾波器是3x3x3,即長(zhǎng)3,寬3,深3。然而,在圖中,它是在兩個(gè)維度中繪制的-深度被省略。
.由于卷積濾波器的深度與輸入圖像的深度相同,所以原理圖中沒有繪制深度。如果同時(shí)繪制深度,效果如下:
(圖片來源:mlnotebook)
如上所述,卷積濾波器的深度與輸入圖像的深度相同,即3。
順便說一下,輸入圖像深度是3,因?yàn)檩斎雸D像是彩色圖像,深度是3,分別是R、G和b值。
(圖片來源:mlnotebook)
總之,卷積濾波器的深度應(yīng)該與輸入數(shù)據(jù)的深度一致。
Master真實(shí)身份就是AlphaGo,對(duì)此你意外嗎?為什么?
一點(diǎn)也不奇怪。當(dāng)谷歌找到億城與騰訊go簽約時(shí),我已經(jīng)知道了內(nèi)幕。他們想在升級(jí)后測(cè)試afagou的性能。另一方面,如此強(qiáng)大的人工智能是不可能在短時(shí)間內(nèi)創(chuàng)造出來的。它需要強(qiáng)大的經(jīng)濟(jì)實(shí)力和技術(shù)力量,需要專業(yè)專家的參與和上千萬次的實(shí)戰(zhàn)演練,這是普通公司無法承擔(dān)的。
谷歌已經(jīng)在圍棋領(lǐng)域投資了好幾年。因此,幾乎不可能一夜之間出現(xiàn)一個(gè)比阿法爾更強(qiáng)大的人工智能。