LeNet中最后一步的gaussian connections 具体是什么样的操作

LeNet中最后一步的gaussian connections 具体是什么样的操作,第1张

最后的是输出层,是由欧式径向基单元(Euclidean Radial Badi)组成,每类一个单元,每个有84个输入。

每个输出ERBF单元计算输入向量和参数向量之间的欧式距离,输入离参数向量越远,ERBF输出越大。因此,一个ERBF输出可以被理解为衡量输入模式和与ERBF相关联类的一个模型的匹配程度的惩罚项。

同时ERBF参数向量起着F6层目标向量的角色,这些向量的成分是+1或者-1,也可以防止F6层的Sigmoid函数饱和。 

R(B)=2,说明B的秩为2,根据矩阵秩的定义,B中有两个列向量线性无关。

AB=0,说明B是齐次线性方程组Ax=0的解,也就是b1,b2是齐次线性方程组Ax=0的2个线性无关的解。

R(A)=2,根据齐次线性方程组解的结构知,基础解系含有4-R(A)=2个线性无关解向量。

刚好b1,b2线性无关,是方程组的解,又是2个向量。所以是一个基础解系。

首先要明确基础解系不是唯一的 。只需要找出一个即可。

齐次基础解系要满足3个条件,(在证明向量为基础解系的题目里,必要要证明这3条满足)

1、是Ax=0的解

2、是线性无关的解。

3、能线性表示所有Ax=0的解。(也就是要证明 解的个数等于n-r(A))

主成分的特征向量有两个约束条件:(1)特征向量的模为1;(2)特征向量两两正交。在这两个条件的制约下,一个特征值对应两个方向相反的特征向量a和-a。因此需要再设定一个约束条件,即:取值最大的样本的主成分的得分必须大于取值最小的样本的主成分的得分,满足这个条件的特征向量就只有一个了。

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