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概念

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)是一种特殊的神经网络结构,专门用于处理具有网格状结构(如图像、音频)的数据。CNN 在计算机视觉领域取得了巨大成功,广泛应用于图像识别、物体检测、图像生成等任务。以下是 CNN 的主要理论概念:
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在数学中,卷积是一个函数越过另一个函数时两个函数重叠多少的积分度量。
绿色曲线表示蓝色和红色曲线的卷积,它是t的函数,位置由垂直的绿色线表示。灰色区域表示乘积g(tau)f(t-tau)作为t的函数,所以它的面积作为t的函数就是卷积。
这两个函数在x轴上每一点的重叠的乘积就是它们的卷积。
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卷积层(Convolutional Layers):

  • 卷积操作(Convolution): 卷积层使用卷积操作在输入数据上提取特征。卷积是一种将滤波器(也称为卷积核)在输入数据上滑动并进行元素级乘法和求和的过程,用于检测图像中的边缘、纹理等特征。
  • 滤波器(Kernel/Filter): 滤波器是卷积层中可
http://www.yidumall.com/news/98810.html

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