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對影象（不同的資料視窗資料）和濾波矩陣（一組固定的權重：因為每個神經元的多個權重固定，所以又可以看做乙個恆定的濾波器filter）做內積（逐個元素相乘再求和）的操作就是所謂的『卷積』操作，也是卷積神經網路的名字**。
非嚴格意義上來講，下圖中紅框框起來的部分便可以理解為乙個濾波器，即帶著一組固定權重的神經元。多個濾波器疊加便成了卷積層。
ok，舉個具體的例子。比如下圖中，圖中左邊部分是原始輸入資料，圖中中間部分是濾波器filter，圖中右邊是輸出的新的二維資料。
分解下上圖
=上圖所展示的是取區域最大，即上圖左邊部分中 左上角2x2的矩陣中6最大，右上角2x2的矩陣中8最大，左下角2x2的矩陣中3最大，右下角2x2的矩陣中4最大，所以得到上圖右邊部分的結果：6 8 3 4。很簡單不是？
58.簡述下什麼是生成對抗網路 gan之所以是對抗的，是因為gan的內部是競爭關係，一方叫generator，它的主要工作是生成，並且盡量使得其看上去是來自於訓練樣本的。另一方是discriminator，其目標是判斷輸入是否屬於真實訓練樣本。
更直白的講，將generator想象成假幣製造商，而discriminator是警察。generator目的是盡可能把假幣造的跟真的一樣，從而能夠騙過discriminator，即生成樣本並使它看上去好像來自於真實訓練樣本一樣。
更多請參見此課程：
60.現在有 a 到 z 26 個元素， 編寫程式列印 a 到 z 中任取 3 個元素的組合（比如 列印 a b c ，d y z等）
解析參考：
發布於 2017-11-17 11:49
卷積神經網路（cnn）
生成對抗網路（gan）
深度學習（deep learning）
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