如何看待現(xiàn)在深度卷積網(wǎng)絡能夠做一些量子物理的問題

這兩個概念實際上是互相交叉的，例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional neural networks，簡稱CNNs）就是一種深度的監(jiān)督學習下的機器學習模型，而深度置信網(wǎng)（Deep Belief...

是的，深度殘差網(wǎng)絡在傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡上加入了殘差模塊， 再看看別人怎么說的。

深度網(wǎng)絡是一個大類，傳統(tǒng)意義上我們認為隱含層的層數(shù)多于3的神經(jīng)網(wǎng)絡都稱為深度網(wǎng)絡。研究比較火熱的深度網(wǎng)絡包括：多層感知機，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，深度置信網(wǎng)絡，深度玻爾茲曼機等等。

這個太多了，卷積是一種結構，凡是包含這種結構的深度網(wǎng)絡都是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。比較知名的有：VGG、GoogleNet、Resnet等

嵌入緯度。特征大小。特征數(shù)量。本層丟棄參數(shù)概率。隱藏層緯度。每次梯度下降樣本大小。迭代次數(shù)。序列長度。最大詞數(shù)。最小詞數(shù)。窗口大小。

一般情況下，在低層大氣中，氣溫是隨高度的增加而降低的。但有時在某些層次可能出現(xiàn)相反的情況，氣溫隨高度的增加而升高，這種現(xiàn)象稱為逆溫。出現(xiàn)逆溫現(xiàn)象的大氣層稱為逆溫層。

簡單談談自己的理解吧。 池化:把很多數(shù)據(jù)用最大值或者平均值代替。目的是降低數(shù)據(jù)量。 卷積:把數(shù)據(jù)通過一個卷積核變化成特征，便于后面的分離。計算方式與信號系統(tǒng)中的相同。

有可能的，看目的而定。一般的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡多是用來做降維分類的用途，那種情形下的卷積核沒理由要比輸入大。 可是也有另一類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是使用所謂的 fractionally strided convol...

可以啊，但是沒必要，卷積網(wǎng)本身就能夠自動智能的提取特征，你只要設計好網(wǎng)絡結構，每個卷積提取多少個特征就行了。

卷積核個數(shù)filters 卷積核尺寸kernel_size 步長striders 填充方式padding 卷積核激活方式activation 卷積核權重參數(shù)初始分布 卷積核偏置參數(shù)初始分布 池化尺寸 ...