作為乙個影象的最小部分也就是不變部分不應是乙個畫素
而是一條線或者是乙個圓形方形,也就是說影象的基本單位是二維的不應是什麼向量,就算當前的所有神經網路都使用的是多維,但是他們的基本單位還是乙個畫素。
所以要想
神經網路對影象的識別判斷提取資訊必須是二維以上,才可以加速或者是更加準確的實現,人類的智慧型
同理人類的語言也一樣,基本單位至少是英文的乙個字母
中文的乙個拼音乙個偏旁部首
乙個影象的最小單位也是兩個畫素不變
所以乙個圖中的基本單位可以表示為x,y兩個畫素座標的列表
,表示為乙個二維陣列(只有0,1)
這個二維陣列×原圖代表圖中的某乙個形狀,
乙個圖多個這樣的二維陣列加和而成
假設1z_image=a×image+b+image+。。。。。。。。。
(最多為乙個畫素乙個形狀,也就是x×y個)
假設2每個圖中都是由不同的線條組成的所以使用每個線條的座標作為引數傳遞給網路
這樣能夠得出乙個多個模型乙個影象
模型可以小但是必須要多個種類同時完成乙個任務,
而且多個模型分開訓練 就可以或者更加方便的 分布式訓練了
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