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为什么很少拿神经网络来直接做滤波器呢？
On Measuring and Controlling the Spectral Bias of the Deep Image Prior (IJCV'2021) 度量与控制 Deep Image Prior 的谱偏移 这篇文章就是在解释为什么卷积、上采样可以当作滤波器来用自监督去噪的文章收录在我的自监督去噪专栏，欢迎关注 自监督去噪论文专栏 自监督去噪大致可以分为三类模型 本文主要分享 On Measuring and Controlling the Spectral Bias of the Deep Image Prior (IJCV'2021) 度量与控制 Deep Image Prior …
为什么神经网络走向了“深度”，而不是“广度”的方向，深度网络相比于广度网络的优势在哪里？
关键在于激活函数，没有激活函数剩下的全是仿射变换。 [公式] 一万层隐层和一层隐层没有区别。 从空间变换的角度很好理解。 ReLU是最直观的。 神经网络的前馈可以简单描述为： 对超平面仿射变换沿坐标轴弯折(负值部分变成轴上的投影)。结果为后一层超平面的定义域想要拟合[0,2PI]的一段正弦(周期函数需要自回归得用RNN，全连接搞不定)，最起码也得双隐层折个两下弄个Z字形出来。 层数愈多，弯折的次数愈多，可以塑造…