🎯要点 🎯组卷积网络：实现循环组，可视化组动作，实现提升卷积核，MNIST 训练数据集训练组卷积网络的泛化能力 | 🎯可操控卷积网络：紧群的表征与调和分析，代码验证常规表征结果，不可约表征实现，傅里叶变换对群调和分析，实现可操控卷积网络 | 🎯深度概率模型：给定高维和结构化对单变量响应变量建模，实现分类响应模型，顺序响应模型、序列标记模型 | 🎯深度离散潜变量模型：使用FashionM

基本简介 Simoncelli和Freeman提出了方向可控金字塔理论。方向可控金字塔是一种重要的图像处理工具，通过方向可控金字塔的线性分解，一个图像被分解成一系列不同尺度、不同方向的图像子带。变换的基函数是依据想要的顺序的高阶导。 方向可控金字塔变换是通过递归的卷积和抽样操作完成，相应的逆变换矩阵是前向变换矩阵的转置。方向可控金字塔的优点在于其具有平移不变性和旋转不变性。 依据原理 金字塔