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machine-learning - 如何在没有绑定(bind)权值的情况下实现卷积连接?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 09:11:20 25 4
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给定具有二维表示的神经网络的两层,即激活场。我想将下层的每个神经元连接到上层的附近神经元,例如在一定半径内。这可以通过 TensorFlow 实现吗?

Connection pattern

这类似于卷积,但权重内核不应绑定(bind)。我试图避免首先完全连接两个层并屏蔽大部分参数,以保持较低的参数数量。

最佳答案

我没有看到一种简单的方法可以有效地利用现有的 TensorFlow 操作来实现这一点,但对于稀疏的东西可能有一些技巧。但是,高效本地连接的非卷积神经网络层的操作将非常有用,因此您可能希望将功能请求作为 GitHub 问题提交。

关于machine-learning - 如何在没有绑定(bind)权值的情况下实现卷积连接?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/36312410/

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