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卷积神经网络6-卷积神经网络（LeNet）1. 引言 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是目前深度学习领域中应用最广泛的模型之一，尤其在...
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卷积神经网络5-深度学习中的汇聚层：原理与应用
在深度学习中，图像处理是一个至关重要的任务，而卷积神经网络（CNN）则是实现这一任务的主力模型之一。CNN的核心组成部分包括卷积层、汇聚层（Po...
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卷积神经网络4-多输入多输出通道
在卷积神经网络（CNN）中，卷积层是核心组件之一，用于从输入数据中提取特征。在这篇文章中，我们将探讨卷积层如何处理多输入和多输出通道，帮助你理解...
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卷积神经网络3-填充与步幅详解：理解卷积操作的关键
在卷积神经网络（CNN）中，卷积操作是最核心的部分之一。为了高效地计算并优化神经网络的性能，我们需要深入理解卷积操作中的两个重要概念：填充（pa...
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卷积神经网络2-图像卷积：理解卷积神经网络中的核心运算卷积神经网络（CNN）是深度学习中的一项革命性技术，它在计算机视觉任务中表现出了极高的效率。在这篇文章中，我们将通过一系列简单易懂的例子，介绍图...
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人工智能-深度学习计算6-高效利用GPU加速计算随着深度学习的快速发展，计算资源的需求不断增加。传统的CPU逐渐无法满足训练深度神经网络所需的巨大计算量，因此，GPU（图形处理单元）成为了深度...
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卷积神经网络1-从全连接层到卷积层：理解卷积神经网络的基本原理1. 全连接层的局限性 在深度学习的世界中，我们通常从全连接层（Fully Connected Layer，简称FC层）开始讨论。全连接层适用于...
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人工智能-深度学习计算5-文件读写操作在深度学习模型的训练过程中，我们往往会遇到需要保存模型参数或训练结果的情况。这样不仅有助于防止因系统崩溃而丢失重要进展，还能让我们在后续的应用中...
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人工智能-深度学习计算4-自定义神经网络层
深度学习的成功背后有一个重要因素：神经网络的灵活性。我们可以通过创造性的方式组合不同的层，设计出适用于各种任务的架构。随着深度学习的广泛应用，研...