x*u
2 楼
人脑只能记住二维投影，用二维推三维需要训练，有研究婴儿不做大量试错就学不会
【在 L****8 的大作中提到】
: 用像素？ 似乎不是
: 用mesh？
: 用抽象的高位向量 类似embedding ？
【在 L****8 的大作中提到】
: 用像素？ 似乎不是
: 用mesh？
: 用抽象的高位向量 类似embedding ？
w*r
3 楼
我觉得不是2d投影。
比如我在想到一个球的几何时，想到的是每一个点的局部几何属性，如曲率
我觉得深度学习的下一步，应该是如果用人类已经抽象出来的知识对网络做
scaffolding
比如我在想到一个球的几何时，想到的是每一个点的局部几何属性，如曲率
我觉得深度学习的下一步，应该是如果用人类已经抽象出来的知识对网络做
scaffolding
L*8
4 楼
DNN抽象出啥知识了？ 我怎么没发现
【在 w*****r 的大作中提到】
: 我觉得不是2d投影。
: 比如我在想到一个球的几何时，想到的是每一个点的局部几何属性，如曲率
: 我觉得深度学习的下一步，应该是如果用人类已经抽象出来的知识对网络做
: scaffolding
【在 w*****r 的大作中提到】
: 我觉得不是2d投影。
: 比如我在想到一个球的几何时，想到的是每一个点的局部几何属性，如曲率
: 我觉得深度学习的下一步，应该是如果用人类已经抽象出来的知识对网络做
: scaffolding
n*w
5 楼
卷积是不是可以看作一种 抽象
x*u
6 楼
卷积代表全局存在的局部特征
【在 n*w 的大作中提到】
: 卷积是不是可以看作一种 抽象
【在 n*w 的大作中提到】
: 卷积是不是可以看作一种 抽象
L*8
7 楼
repast 的帖子 怎么没了
【在 L****8 的大作中提到】
: 用像素？ 似乎不是
: 用mesh？
: 用抽象的高位向量 类似embedding ？
【在 L****8 的大作中提到】
: 用像素？ 似乎不是
: 用mesh？
: 用抽象的高位向量 类似embedding ？
w*g
8 楼
卷积本身是模式匹配。多层卷积网络是抽象。
【在 n*w 的大作中提到】
: 卷积是不是可以看作一种 抽象
【在 n*w 的大作中提到】
: 卷积是不是可以看作一种 抽象
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