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Python与人工智能编程——基础与实验 课件 实验18 卷积神经网络的简介及应用.pptx

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    卷积神经网络的简介及应用

    实验18

    课程学习目标

    理解卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）的基础知识。

    掌握如何使用PyTorch构建和训练CNN模型。

    CNN简介

    CNN分为输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层。

    CNN基本结构

    接收原始输入数据，定义数据形状和类型，无处理。

    输入层

    使用可学习滤波器提取特征，后接ReLU激活函数增加非线性。

    卷积层

    降低特征图空间尺寸，减少参数和计算复杂性，增强位置变化鲁棒性。

    池化层

    根据提取特征做出决策或分类，每个神经元与前一层全连接。

    全连接层

    输出最终分类或预测结果，多分类使用softmax函数转换为

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