卷积神经网络

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卷积神经网络（CNN）详解卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种专门用于处理网格状数据（如图像、语音、视频）的深度学习模型。它的核心思想是通过局部连接和权值共享来有效提取数据的空间特征，同时大大减少模型参数。

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【读论文】深度学习中的卷积算术指南 A guide to convolution arithmetic for deep learning本指南的作者感谢大卫·沃德-法利、纪尧姆·阿兰和贾拉尔·居尔切雷提供的宝贵反馈。同时，也感谢所有通过有益的评论、建设性的批评和代码贡献帮助完善本教程的读者，期待大家继续提出建议！

21.WSL中部署gnina分子对接程序dsgnina（发音为 NEE-na）是一个分子对接程序，集成了使用卷积神经网络对配体进行评分和优化的支持。它是 smina 的一个分支，而 smina 是 AutoDock Vina 的一个分支。

深度学习--卷积神经网络（下）利用搜集的食物图片数据集实现卷积神经网络的图像识别。对上面的文件内容进行处理，使之生成一个trainda.txt和testda.txt文件

【深度学习】卷积神经网络卷积神经网络是专门为处理网格状数据（如图片<二维像素网格>、语音<一维时序网格>）设计的深度学习模型，核心优势是通过局部感知和权值共享，大幅减少模型参数、降低过拟合风险，同时能高效提取数据的空间/时序特征，是计算机视觉、图像识别等领域的基础模型。

【DL】卷积神经网络卷积其实是一种数学运算，常用于信号处理和图像处理领域。它的基本思想是将一个函数与另一个函数进行点积，并通过滑动窗口的方式计算整个输入数据的值。一维卷积的数学表示如下：

没有梦想的咸鱼185-1037-1663

面向自然科学的人工智能建模方法【涵盖机器学习与深度学习的核心方法（如随机森林、XGBoost、CNN、LSTM、Transformer等）】随着观测技术、数值模拟与计算基础设施的迅猛发展，地球系统科学、生态学、环境科学等自然科学领域正迈入“大数据+智能模型”驱动的新阶段。传统的统计建模方法虽具可解释性，却难以应对高维、非线性、多源异构的复杂自然系统；而以机器学习和深度学习为代表的AI技术，正为科学发现提供强大工具。更进一步，以大模型（Foundation Models）为代表的新型人工智能范式——包括预训练-微调机制、跨模态表征、上下文学习与生成能力——正在重塑数据密集型科研的边界，为遥感反演、气候模拟、污染物溯源等任务带来前所未有的泛化与

基于PyTorch的深度学习基础课程之十二：卷积神经网络本文介绍了卷积神经网络(CNN)的基础知识，包括卷积、池化、拉平、批标准化等操作，示例解释了其内在原理，并举例了两个典型的卷积神经网络。理解神经网络的细节才能更好地指导AI大模型辅助构建满意的卷积神经网络模型。

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故障诊断模型讲解：基于1D-CNN、2D-CNN分类模型的详细教程！Python轴承故障诊断 (14)高创新故障识别模型-CSDN博客独家原创 | SCI 1区高创新轴承故障诊断模型！-CSDN博客

这张生成的图像能检测吗

（论文速读）基于高阶自适应曲线的视觉失衡缺陷多模态无监督图像增强方法CLIP-AE论文题目：CLIP-AE: A Multi-Modal Unsupervised Images Enhancement Method Based on High-Order Adaptive Curve for Visual Disbalance Defects（基于高阶自适应曲线的视觉失衡缺陷多模态无监督图像增强方法CLIP-AE）

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最新AI-Python机器学习与深度学习实践技术应用融合最新技术动态与实战经验，旨在系统提升学员以下能力：（1）掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧；（2）深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异，掌握其理论基础；（3）熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型，包括迁移学习、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、时间卷积网络（TCN）、自编码器、生成对抗网络（GAN）、YOLO目标检测等前沿技术。

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卷积神经网络的认知卷积层：本质是一个局部特征提取器。不管数据是二维（图像）、一维（文本、音频）还是三维（视频、分子结构），它都能高效地提取其局部相关性。

VGGNet (2014)（卷积神经网络）VGGNet 主要探索一个核心问题：卷积神经网络的深度对其识别准确率有何影响？python论文提出了6种不同的网络配置：

快速上手大模型：深度学习7（实践：卷积层）核心是将输入图像X中所有像素与每个输出像素相连，MLP思想。式中表示隐藏层中位置(i,j)处的像素，表示输入图像(k,l)处的像素，

卷积神经网络（CNN）全面解析带着问题阅读： ① 卷积神经网络是干什么用的？ ② 它的基本流程是什么？ ③ 每个流程的作用是什么？ ④ 它的具体计算过程是什么样的？ ⑤ 典型应用场景有哪些？

解析平面卷积/pytorch的nn.Conv2d的计算步骤，in_channels与out_channels如何计算而来具体详细步骤如图详细说明其中各方法含义

通过神经网络手搓一个带finetune功能的手写数字识别来学习“深度神经网络”在“企业大模型落地之道”专栏中，我们始终强调：理解底层原理，是驾驭大模型的前提。很多人觉得深度学习高深莫测，其实最好的入门方式，就是动手实现一个经典任务。

【研究生随笔】Pytorch中的卷积神经网络（2）----------------------------------------------------------------接前文----------------------------------------------------------- • 填充和步幅：前面讲到，假设输⼊形状为 n_h × n_w，卷积核形状为 k_h × k_w，那么输出形状将是 ( n_h − k_h + 1) × (n_w − k_w + 1)。因此，卷积的输出形状取决于输⼊形状和卷积核的形状。其次，影响输出现状的还

残差网络的介绍及ResNet-18的搭建（pytorch版）在深度学习领域，“更深的网络性能更好” 曾是研究者们的共识 —— 理论上，网络层数越多，能捕捉的特征越复杂，拟合能力也越强。但在 2015 年之前，当网络深度超过 20 层后，研究者们发现了一个致命问题：梯度消失 / 梯度爆炸导致模型无法训练，甚至出现 “深度退化” 现象（深层网络的测试误差反而比浅层网络更高）。而残差网络（Residual Network，简称 ResNet）的出现，彻底打破了这一困境，不仅让 1000 层以上的超深网络成为可能，更成为如今计算机视觉领域的 “基石架构” 之一。本篇博客主

深度学习 × 计算机视觉 × Kaggle（上）：从理论殿堂起步 ——像素、特征与模型的进化之路深度学习重塑了计算机视觉的能力边界。从像素矩阵与手工特征到卷积神经网络（CNN），再到 Vision Transformer（ViT）以及多模态范式，视觉智能的跃迁是一场理论、数据与算力的协奏。本文作为系列的上篇，以“理论殿堂”为起点，系统梳理图像表征与模型演进的核心逻辑，解析不同架构的优势与适配场景，并搭建起通向 Kaggle 实战的理论桥梁。读完后，你将获得面向竞赛和工程的判断力与方法论。