From fea4971b87db2680ae29b938fc8e536afeae3d60 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: QingYing Chen Date: Mon, 9 Oct 2017 17:13:35 +0800 Subject: [PATCH] remove a redundant punctuation --- Chapter9/convolutional_networks.tex | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/Chapter9/convolutional_networks.tex b/Chapter9/convolutional_networks.tex index 1488393..f4177bd 100644 --- a/Chapter9/convolutional_networks.tex +++ b/Chapter9/convolutional_networks.tex @@ -472,7 +472,7 @@ \section{基本卷积函数的变体} 软件实现通常使用批处理模式，所以实际上会使用4维的张量，第四维索引用于标明批处理中不同的实例，但我们为简明起见这里忽略批处理索引。 因为\gls{convolutional_network}通常使用多通道的卷积，所以即使使用了核翻转， 也不一定保证网络的线性运算是可交换的。 -只有当其中的每个运算的输出和输入具有相同的通道数时，这些多通道的运算才是可交换的。。 +只有当其中的每个运算的输出和输入具有相同的通道数时，这些多通道的运算才是可交换的。 假定我们有一个4维的核张量$\TSK$，它的每一个元素是$\TEK_{i,j,k,l}$，表示输出中处于通道$i$的一个单元和输入中处于通道$j$中的一个单元的连接强度，并且在输出单元和输入单元之间有$k$行$l$列的偏置。 假定我们的输入由观测数据$\TSV$组成，它的每一个元素是$\TEV_{i,j,k}$，表示处在通道$i$中第$j$行第$k$列的值。