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基本的神经网络单元,属于常规性前馈架构之中的类型,且相当简单。单元通过权重与其他神经元相连接,即,它可以连接到前一层的所有神经元。每个连接有其自身的权重,在开始时它常常是一个随机数。一个权重可以是负数、正数、小值、大值或者为 0。它连接的每一个单元值被其各自的连接权重相乘,得到的结果值全部相加。在其顶部,也会相加一个偏置项。偏置项可以防止单元陷入零点输出(outputting zero),加速其操作,并减少解决问题所需的神经元数量。偏置项也是一个数,有时是常数(通常是 -1 或 1),有时是变量。这一总和接着传递至激活函数,得到的结果值即是单元值。

卷积单元和前馈单元很像,除了前者通常连接到前一层的仅仅少数几个神经元之外。它们常用于保护空间信息,因为其连接到的不是少数几个随机单元,而是一定距离内的所有单元。这使得它们很适合处理带有大量局部信息的数据,比如图像和音频(但大部分是图像)。解卷积单元与卷积单元相反:前者倾向于通过局部连接到下一层来解码空间信息。两个单元通常有独自训练的克隆(clone),每个克隆各有其权重,并以相同的方式相互连接。这些克隆可被看做具有相同结构的分离网络。两者本质上和常规单元相同,但是使用不同。

池化和内插单元(interpolating cell)频繁地与卷积单元相连接。这些单元实际上并不是单元,而是原始操作。池化单元接收输入的连接并决定哪些连接获得通过。在图像中,这可被看做是缩小图片。你再也看不到所有的像素,并且它不得不学习哪些像素应该保留哪些舍弃。内插单元执行相反的操作,它们接收一些信息并将其映射到更多的信息。额外信息是组成的,就像放大一个低分辨率图片一样。内插单元不是池化单元唯一的反转操作,但是二者相对来讲比较普遍,因为其实现快速而简单。它们各自连接,这很像卷积与解卷积。

   

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