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隐藏符号化特征

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发表于 2015-2-11 17:05:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
符号世界的另外一个成员隐藏符号,堆叠的符号形成的图像。看起来复杂的图像得以表达。
隐藏符号,通过相关多纬矩阵进行表达,相当于标准化的符号字典。比如,给你一个复杂的字体,我们从各个边旁部首来确定字典中的位置。

世界中底层的符号大部分都是这样形式存在,图像,声音。

因为不可能存储所有的原始图像(组合惊人),所以图像的字典被发明出来。简单的64字节就可以表达一张图片,而原来需要大量像素数据,一个像素就4个字节。

卷积处理,在再前面基础上的像素尺度图片进行组合形成新的更加高级的字典。

符号向量化表达后,还需要进行意思空间的表达。字典中横的字符往往和斜一点的字符在空间上比较近距离。这样的话就和word2vec的理念上类似的。
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发表于 2015-2-12 09:06:00 | 显示全部楼层

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