![Amazon.co.jp: Python言語によるプログラミングイントロダクション: 世界標準MIT教科書: グッターグ,ジョン・V. (著), 久保幹雄 (翻訳), Guttag,John V. (原名): 本](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1b882cb9fff18b7b07c7c9c5c86c53944f21d4b2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fm.media-amazon.com%2Fimages%2FI%2F51sKA8paoIL._SL500_.jpg)
Current deep learning models are mostly build upon neural networks, i.e., multiple layers of parameterized differentiable nonlinear modules that can be trained by backpropagation. In this paper, we explore the possibility of building deep models based on non-differentiable modules. We conjecture that the mystery behind the success of deep neural networks owes much to three characteristics, i.e., l
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