求！！！拉普拉斯算法。。。小弟的分全部送上!!

110_110 2001-12-31 03:58:31

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CNN 在图像识别等任务中具有重要作用，主要是因为 CNN 利用了图片在其域中的平移不变性。由于图结构不存在平移不变性，所以 CNN 无法直接在图上进行卷积。刚刚提到 CNN 之所以可以应用到图像而无法应用到图网络中主要是因为图像具有「平移不变性（translational invariance）」，而图网络不具备这一属性。那么问题来了，什么是平移不变形呢？我们知道对于 CNN 来说，其核心在于使用了基于卷积核的卷积操作来提取图像的特征，这里的卷积操作类似于对「计算区域内的中心节点和相邻节点进行加权求和」：

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结构 EM 算法在具有结构和参数两个维度的假设空间内进行搜索，在每一轮次的搜索中，原始的 EM 算法是为固定的模型更新参数，结构 EM 算法则同时更新参数和模型，更新的方式是让模型的评分函数最大化，评分函数的选择是参数关于模型后验概率的信息熵，当然也可以使用贝叶斯信息量准则或者最小描述长度这类指标。评分等价性指的是独立性关系相同的等价网络所获得的分数应该相同，可分解性指的则是评分函数能够被分解为多个子函数的累加，每个子函数对应一个局部结构，一个结构的变化不会影响其他结构部分的分数。

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