卷积神经网络新思路

今天听kk讲课，听到了一种新的处理卷积神经网络的思路。 传统的cnn是将数据还原成二维的图像，再利用卷积核去卷积，kk今天提了一种叫做 可控受限野神经网络层结构的 理论。 首先提一个问题，如何在将图像降维成一维时依然保留图像的各个部分之间的空间关系，也就是保留图像的区域相关性。可能说的有些抽象，举个例子。 给一张图，如果取其中的两个点，然后我们有没有办法在图片变成一维的时候还能保留这两个点的距离关

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