Our architecture renders the networ

Our architecture renders the networks to learn wide horizontallyto explore the feature space admitting stochasticity of the deepnets, rendering a mixture-of-experts style field. Unlike theconventional multicommittee systems that extract the trivial 1-D winner-take-all regions, that is, the top part of the hierarchy network architecture.becomes a standard multilayer perceptron [9], we feed theintermediate representation into a multispectral graph Laplacianto explore the complementary property of intermediate representationswherein the distribution of each view is sufficientlysmooth.

結果 (繁體中文) 1:

我們的架構使得網絡的廣泛水平學習
，探索深的特徵空間承認隨機性
網，使混合-的，專家式的現場。不同於
該提取瑣碎1-d贏者通吃所有區域，即，層次結構的網絡體系結構的頂部部分常規multicommittee系統。
成為標準多層感知器[9]，我們餵
中間表示成多光譜圖的拉普拉斯
探索中間表示的互補性質
，其中每個視圖的分佈被充分
平滑。

結果 (繁體中文) 2:

我們的架構使網路能夠水準學習
探索特徵空間，承認深的沙地
網，呈現專家混合樣式欄位。與
傳統的多委員會系統，可提取瑣碎的 1-D 贏家-全部接受區域，即層次結構網路架構的頂部。
成為一個標準的多層感知器[9]，我們飼料
中間表示到多光譜圖拉拉基安
探討中間表示的互補屬性
其中每個視圖的分佈是足夠的
光滑。

結果 (繁體中文) 3:

我們的架構使網絡在水准方向上學習更廣泛
深部隨機性特徵空間的探討
網，渲染混合了專家風格的領域。不像
傳統的多委員會系統選取平凡的1-D贏家獲取所有區域，即層次網絡結構的頂部部分。
成為一個標準的多層感知器[9]，我們將
多譜圖拉普拉斯的中間表示
中間表示的互補性探討
其中每個視圖的分佈足够
平滑。