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谷歌DeepMind提出一种计算机视觉的新型框架

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谷歌DeepMind团队发表了一篇计算机视觉的论文《Convolution by Evolution Differentiable Pattern Producing Networks》。该论文提出一种新型CPPN,并命名为DPPN(Differentiable Pattern Producing Networks)。CPPN是神经进化(Neuroevolution)领域的一种进化算法,该算法激活函数更为丰富,而且网络结构没有层的概念,输入是坐标值x, y,仿照人的遗传机制来进化网络参数与结构。
DeepMind团队采用了拉马克遗传算法(Lamarckian algorithm),将进化与学习相结合,产生DPPN可以重构图像。该算法可以将去噪自动编码的权重从157684大约降至200。因此DPPN是一种集成学习与进化的新型框架。

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