Neural network 谷歌的内部运作'；快抽

我在这里问这个问题是因为我没有在网上找到任何东西

我对Google Quick Draw的工作方式很感兴趣，具体来说：

1） 它是如何输出答案的？它是否有一个巨大的输出向量，每个类型的绘图都有一个概率

2） 它是如何读取数据的？我看到他们已经实现了某种顺序感知输入系统，但这是否意味着他们输入了用户绘制的插值线的位置？这是有问题的，因为它的长度可变-他们是如何解决的

3） 最后，他们使用哪种训练算法？每次有人画新的东西时，数据都会增长，还是他们只是在创建时将数据输入算法

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如果你知道这方面的任何论文，或者你在谷歌工作，或者你能解释它是如何工作的，我会非常感激的。：）

看起来您正在寻找RNN架构草图的细节。您可以参考-它包含了一个全面、完整和直观的解释。此外，它还引用了其他官方出版物，如，这可能会给你所有你想要的信息。谢谢胡里奥·塞扎尔·席尔瓦！Stack Overflow上的人非常有帮助：）他们不仅回答了你的问题，而且还格式化了你的帖子并纠正了你的错误英语：P我真的很感激，非常感谢。看起来你在寻找RNN架构草图的细节。您可以参考-它包含了一个全面、完整和直观的解释。此外，它还引用了其他官方出版物，如，这可能会给你所有你想要的信息。谢谢胡里奥·塞扎尔·席尔瓦！Stack Overflow上的人非常有帮助：）他们不仅回答了你的问题，而且还格式化了你的帖子并纠正了你的错误英语：P我真的很感激，非常感谢。