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上传时间: 2021-01-06
详细说明：前沿
CNN方面从理解上和实际操作上，感觉都比RNN要方便不少，而且CNN的参数更少，研究者更多，所以CNN的介绍和变形也稍微容易理解一点。
因为是学习笔记，估计唯一看的人是我自己，我就忽略一些CNN的基础部分，比如什么是卷积，卷积如何操作，pytorch怎么实现卷积层，什么是池化层，pytorch怎么实现池化层等等。后面网络模型介绍部分的图片来源是伯禹AI，网站里面也有详细的介绍。
如果有需要的，又不幸点到这篇不中用的文章，这里给出一些简单解释。
卷积计算（convolution）：可以理解为两个二维矩阵（大小相同），同位置相乘，然后相加，如果有多个通道，就将每个每个通道的矩阵与相应卷积核卷
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