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1天前
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深度学习之解构卷积
本文介绍了卷积神经网络(CNN)的基本组成和各种卷积操作。CNN在机器视觉任务中扮演重要角色,其组件包括卷积层、pooling层、激活函数和全连接层。卷积层通过卷积核提取特征,pooling层降低维度,参数共享减少计算量。主要讨论了六种卷积类型:空洞卷积用于增加感受野,1x1卷积用于维度调节和通道融合,反卷积实现上采样,深度可分离卷积减少参数,可变形卷积适应不规则特征,3D卷积处理视频等四维数据。这些卷积操作在现代深度学习模型中广泛应用,提高了效率和性能。5月更文挑战第4天
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1天前
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ImportError: DLL load failed while importing libpaddle: 找不到指定的模块。问题处理
【5月更文挑战第12天】ImportError: DLL load failed while importing libpaddle: 找不到指定的模块。问题处理
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