CNN为什么可以应用在CV、NLP、SPEECH乃至ALPHA GO中？
以上几个不相关问题的相关性在于，都存在局部与整体的关系，由低层次的特征经过组合，组成高层次的特征，并且得到不同特征之间的空间相关性。如下图：低层次的直线／曲线等特征，组合成为不同的形状，最后得到汽车的表示。
CNN抓住此共性的手段主要有四个：局部连接／权值共享／池化操作／多层次结构。 局部连接使网络可以提取数据的局部特征；权值共享大大降低了网络的训练难度，一个Filter只提取一个特征，在整个图片（或者语音／文本） 中进行卷积；池化操作与多层次结构一起，实现了数据的降维，将低层次的局部特征组合成为较高层次的特征，从而对整个图片进行表示。如下图：
上图中，如果每一个点的处理使用相同的Filter，则为全卷积，如果使用不同的Filter，则为Local-Conv。
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本文向大家介绍CNN最成功的应用是在CV，那为什么NLP和Speech的很多问题也可以用CNN解出来？为什么AlphaGo里也用了CNN？这几个不相关的问题的相似性在哪里？CNN通过什么手段抓住了这个共性? 相关面试题，主要包含被问及CNN最成功的应用是在CV，那为什么NLP和Speech的很多问题也可以用CNN解出来？为什么AlphaGo里也用了CNN？这几个不相关的问题的相似性在哪里？CNN通
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AlphaGo 是对 DeepMind 2016 自然出版社关于“掌握围棋和深层神经网络树搜索”的复制实现。详情请看其网址 http://deepmind.com/alpha-go.html 。 神经网络训练管道和架构：
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对于这样一个陈词滥调的问题我很抱歉，但我真的不知道为什么我的CNN没有进步。 我正在训练一个美国有线电视新闻网的SVHN数据集（一位数）与32x32的图像。 对于预处理，我将RGB转换为灰度，并通过标准化对所有像素数据进行规格化。因此，数据范围变为（-1,1）。为了验证我的和是否正确对应，我从中随机选取了一个图像，并从中选取了一个具有相同索引的标签，这表明它们是正确的。 以下是我的代码（Keras
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本文向大家介绍为什么说cookie不可以滥用？相关面试题，主要包含被问及为什么说cookie不可以滥用？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 1.安全问题 2.每次请求都会携带cookie,占内存，影响带宽 3.不能跨域 4.可储存的内容少
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问题内容： 运行此命令时： 响应为： 这对我来说真是太棒了。我本以为这会带来编译时错误。 为什么我可以在Java中抛出null，为什么将其转换为NullPointerException？ （实际上，鉴于我抛出的是null，因此我不知道这是否是“ upcast”） 除了一个非常愚蠢的面试问题（请没人在面试中问这个问题）之外，我看不到任何理由。也许您想被解雇，但这就是…我的意思是，为什么还会有人呢？
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我知道可以用Scala表示如下： 我明白为什么它是有用的。例如，给定两个函数： 我可以很容易地编写函数＜code＞getPhoneByUserId（userId:Int），因为＜code＞选项是一个单子： ... 现在我看到Scala中的< code >应用函子: 我想知道我什么时候应该使用它而不是monad。我想Option和List都是。您能否举一个简单的例子来使用与Option和List一起