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【论文阅读51】-CNN-LSTM-安全系数和失效概率预测这篇论文主要研究了一种用于滑坡灾害时变概率评估的端到端混合深度学习模型——PCLA-Net。论文的核心内容和贡献包括：

【神经网络概述】从感知机到深度神经网络（CNN & RNN）输入矩阵边缘处理：填充 0 -> 宽卷积 v.s. 窄卷积序列到序列模型 (Seq2Seq)词嵌入是自然语言处理（NLP）中用于将文本中的 “词” 转换为低维稠密向量的技术，核心目标是用数值向量表示词的语义信息。在神经网络中，嵌入层（Embedding Layer）的功能就是通过嵌入矩阵将词的索引转换为嵌入向量

基于阿里云平台的文章评价模型训练与应用全流程指南前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家，觉得好请收藏。点击跳转到网站。

绝顶大聪明

【CNN】卷积神经网络多通道卷积与偏置过程- part2多通道卷积的核心思想是：对每个通道分别进行卷积，然后把结果加起来。以彩色图像为例，包含三个通道，分别表示RGB三原色的像素值，输入为（3,5,5），分别表示3个通道，每个通道的宽为5，高为5。假设卷积核只有1个，卷积核通道为3，每个通道的卷积核大小仍为3x3，padding=0，stride=1。

tensorflow搭建神经网络张量Tensor：多维创建张量：转换成张量：全0 全1 填充生成正态分布的随机数生成截断式正太分布的随机数（μ-2σ，μ+2σ）

绝顶大聪明

【CNN】模型评估标准在模型评估中，有多个标准用于衡量模型的性能，这些标准包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 分数（F1-Score）等。

卷积神经网络：LeNet模型LeNet由Yann Lecun 提出，是一种经典的卷积神经网络，是现代卷积神经网络的起源之一，主要用于解决手写数字识别问题。LeNet又称LeNet-5,具有一个输入层，两个卷积层，两个池化层，3个全连接层（其中最后一个全连接层为输出层）。

初识卷积神经网络CNN全连接神经网络存在的问题:通道数是指图像或特征图在深度方向上的维度数量(可以类比全连接神经网络中的特征矩阵的x_i的特征数)

基于卷积神经网络与小波变换的医学图像超分辨率算法复现前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家，觉得好请收藏。点击跳转到网站。

通俗易懂卷积神经网络（CNN）指南本文用直观类比和可视化方法，帮你彻底理解CNN的工作原理，无需深厚数学基础也能掌握计算机视觉的核心技术。

您好啊数模君

30天打牢数模基础-卷积神经网络讲解本案例使用PyTorch实现一个改进版LeNet-5模型，用于CIFAR-10数据集的图像分类任务。代码包含以下核心步骤：

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文浩（楠搏万）

TensorFlow+CNN垃圾分类深度学习全流程实战教程垃圾分类是实现可持续发展的重要环节，本教程通过TensorFlow+经典的卷积神经网络（CNN）示例，带你从环境配置到单图推理全流程落地：无需繁琐背景，只讲关键步骤，快速构建高效、可解释的自动化分类系统。如果读文章的同学想一键拥有和我一样的环境的话可以先部署Conda，有疑问的话可以读之前文章👉零基础上手Conda：安装、创建环境、管理依赖的完整指南

江山如画，佳人北望

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量子卷积神经网络：量子计算与深度学习的融合革命在人工智能与量子计算双重浪潮的交汇处，量子卷积神经网络（Quantum Convolutional Neural Network, QCNN）正成为突破经典算力瓶颈的关键技术。传统卷积神经网络（CNN）在图像识别、语音处理等领域已取得辉煌成就，但其参数规模与计算复杂度随着数据维度呈指数级增长。量子计算的叠加性、纠缠性和并行性，为解决这一矛盾提供了全新思路。2025年，谷歌与IBM联合发布的QCNN架构，在MNIST数据集上实现了99.2%的识别准确率，较经典CNN提升0.7个百分点的同时，训练能耗降低92

神经网络——卷积层目录卷积层介绍Conv2d卷积动画演示卷积代码演示综合代码案例卷积层是卷积神经网络（CNN）的核心组件，它通过卷积运算提取输入数据的特征。

40 - ScConv卷积模块论文《SCConv: Spatial and Channel Reconstruction Convolution for Feature Redundancy》

基于深度学习的图像识别：从零构建卷积神经网络（CNN）前言图像识别是计算机视觉领域中的一个核心任务，它涉及到从图像中提取特征并识别其中的对象。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像识别任务中取得了巨大的成功。本文将详细介绍如何从零开始构建一个卷积神经网络，用于图像识别任务。我们将从理论基础讲起，逐步实现一个完整的CNN模型，并在经典的MNIST数据集上进行训练和测试。一、卷积神经网络（CNN）的理论基础（一）卷积层（Convolutional Layer）卷积层是CNN的核心组成部分，它通过卷积操作提取图像的局部特征。卷积操作涉及

深度学习×第10卷：她用一块小滤镜，在图像中找到你图像，在神经网络的眼里，是一个个数字格子。这些格子，每个都有 0~255 的亮度数值。对于黑白图（灰度图）：每个像素就是一个数（1 个通道）

卷积神经网络--网络性能提升1.提升模型准确率；2.提高计算速度，加快收敛；3.提高模型对为止数据的泛化能力。直接使用现成的模型，别人已经写好了。我们只需要站在巨人的肩膀上看世界就好~