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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?

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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?

 

答:以上几个不相关的问题的相关性在于,都是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

CNN抓住共性的手段有四个: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为较高层次的特征,从而对整个图片进行表示

 

 

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