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基于群论的深度卷积网络分析
王溪; 明杨; 洪奕光
2019
Source Publication系统科学与数学
ISSN1000-0577
Volume000Issue:002Pages:219
Abstract近年来深度学习已成为机器学习中处理大量复杂数据的有效方法,它通过多层次的结构从高维数据中提取特征,从而解决分类、回归等实际任务.文章首先回顾了深度卷积网络和自编码器的数学模型,然后引入群论中分析对称性的一些方法,对深度卷积网络在数据降维时的有效性进行了初步的讨论,最后根据深度卷积网络对称群的逐层关系提出了改进神经网络的一个原则.
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.amss.ac.cn/handle/2S8OKBNM/44453
Collection系统科学研究所
Affiliation中国科学院数学与系统科学研究院
Recommended Citation
GB/T 7714
王溪,明杨,洪奕光. 基于群论的深度卷积网络分析[J]. 系统科学与数学,2019,000(002):219.
APA 王溪,明杨,&洪奕光.(2019).基于群论的深度卷积网络分析.系统科学与数学,000(002),219.
MLA 王溪,et al."基于群论的深度卷积网络分析".系统科学与数学 000.002(2019):219.
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