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这张图的等号左边部分就是全连接层做的事，W是全连接层的参数，我们也称为权值，X是全连接层的输入，也就是特征。从图上可以看出特征X是N*1的向量，这是怎么得到的呢...
SVM（Support Vector Machine）要解决的问题可以用一个经典的二分类问题加以描述。
等号两边都有x，需要进一步分情况讨论，推导过程见https://www.cnblogs.com/wlzy/p/7966525.html
所有的RNN均具有一种重复神经网络模块的链式形式，在标准的RNN中，通常重复模块是一个非常简单的结构，eg：只含有一个tanh层。
优化思想：用当前位置的负梯度方向作为搜索方向，亦即为当前位置下降最快的方向，也称“最速下降法”。越接近目标值时，步长越小，下降越慢。
（1）Facial Expression Recognition by De-expression Residue Learning
面部表情识别很大程度上依赖于定义好的数据集，然而这样的数据集往往存在着很多的限制。现有的面部表情数据集往往在严格控制的实验条件下，受试者和测试环境均不具有多样性...
Taskonomy通过量化不同视觉任务之间的关联、并利用这些关联最优化学习策略。（如果两视觉任务A,B之间具有关联性，那么我们在A中学习到的表达理应可以为解决任...
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