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4 月 29 日 19:00-21:00有什么办法可以做到这一点?让我们来考虑一个众所周知的网络类型:递归循环神经网络(RNN)。重要的一点是,递归循环神经网络比前馈网络的限制来的少。这是因为递归循环神经网络不仅仅是一种几何变换:它们是在 for 循环内重复应用的几何变换。时序 for 循环本身是由人类开发者硬编码的:它是网络的内置假设。自然地,递归神经网络在它们可以表征的内容上依然非常有限,主要是因为它们执行的每一步仍然只是一个可微分的几何变换,而它们从当前步到下一步传送信息的方式是通过连续几何空间(状态向量)中的点。现在,设想一下神经网络将以类似的方式「编程」,比如 for 循环编程基元,但不仅仅是一个带有硬编码的几何内存硬编码 for 循环,而是一大组编程基元,然后模型可以自由操纵这些基元以扩展它们的处理功能,例如 if 分支、while 循环、变量创建、长期记忆的磁盘存储、排序操作和高级数据结构(如列表、图和散列表等)等等。这样的网络可以表征的程序空间将远远大于当前深度学习模型可以表征的空间,并且其中一些程序甚至可以取得优越的泛化能力。现在对苹果来说,如何想到一种方法来兼顾屏占比和 Face ID 成了最难的问题,因为他们并不打算牺牲 Face ID 的体验,也不打算将 Touch ID 重新带回 iPhone。其实如果只有前置摄像头、听筒和距离、光线传感器这 " 老四样 ",那将其隐藏起来难度不大,可是想把 TrueDepth 摄像头系统隐藏在边框、屏幕中却非常困难。

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