算法模型的 Motivations

neurally-inspired

biologically-inspired

1. CNN：biologically-inspired

CNN（Convolutional Neural Networks）是受生物学启发（biologically-inspired）的多层感知器（MLP）的变体（variant）。

科研人员在对猫的视觉皮层（visual cortex）的研究中发现，视觉皮层中的细胞其实具有着十分复杂的排列。这些细胞只对 visual field 的一个小的子区域敏感，这片小的子区域称为 receptive field。这些小的子区域（small sub-regions）将会最终拼接覆盖在整个的可视区域（visual field）上。

也即这些感光细胞其实仅对于较小的子区域比较敏感，其行为恰恰就像在整个输入空间的局部滤波器，进一步我们可探究自然图像中其实具有极强的空间上的局部相关性。

2. Motivation：问题的提出，到问题的解决

找到原始模型，或算法的缺陷 ，也即找到待解决的问题，就可以视为一种 motivation，

GMM、KMeans 模型和算法参数的确定

不存在解析解的情况下，如何求出最优解：

迭代，iteration，Θ(n+1):=f(Θn)