UC伯克利马毅团队新作遭AC拒绝，「泄露天机」or拒绝「第 ...(1/10)

该推导还表明，这种深度卷积网络在光谱域中的构建和学习明显更为有效。研讨的初步模仿和实验分明地证明了降低速率目的和相关的ReduNet的有效性。再来看马毅教授行将所做的「基于第一原理的深度（卷积）神经网络」讲演中引见道：本次演讲将以完整「白盒」的方式，从数据紧缩（以及群不变性）的角度来结构和阐释深度（卷积）神经网络。细致会阐明现代深度层次架构、线性（包含卷积）算子和 ... [查看原文]

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