在卷積神經網絡中使用非矩形內核嗎？尤其是在分析遊戲板時

我一直在閱讀一堆關於卷積網絡和強化學習的論文。

我記得看到一篇重要的論文，卷積層的形狀是非矩形的（這張愚蠢的圖中的綠色形狀）。但是現在我找不到了。

它可能類似於 AlphaGo 論文或遊戲板上的強化學習。

有人能建議或猜出它是哪張紙嗎？

這似乎出現在 Herbrich 早期關於 Go 的論文中。

1. “圍棋中的圖學習”——他將棋盤視為不同的拓撲結構
2. 他在2015 年的演示文稿中的這張幻燈片提到了 13 種不同的“模式”（這與 AlphaGo 的方法有些不同）

參考

• Graepel, T.、Goutrie, M.、Krüger, M. 和 Herbrich, R.（2001 年 8 月）。“在圍棋遊戲中學習圖表。” 在人工神經網絡國際會議上（第 347-352 頁）。施普林格柏林海德堡。
• Herbrich, R. (2015) “工業中的機器學習”。取自http://mlss.tuebingen.mpg.de/2015/slides/herbrich/herbrich.pdf

引用自：https://stats.stackexchange.com/questions/235032