TensorFlow 中的卷积层

于 2025-03-01 23:23:38 发布
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    卷积层是卷积神经网络 （CNN） 的基础，它擅长处理空间数据，例如图像、时间序列数据和体积数据。这些层应用卷积过滤器来提取有意义的特征，如边缘、纹理和图案。

    TensorFlow 中的卷积层列表

    卷积层将滤波器应用于输入张量，在保留本地连通性的同时提取空间特征。

    1. Conv1D（一维卷积层）

    Conv1D 层用于处理 1D 顺序数据，例如时间序列信号和文本序列。它在时间轴上应用 1D 卷积滤波器。

    tf.keras.layers.Conv1D（
    filters， kernel_size， strides=1， padding='valid

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    另外，小普还注意到，许多教程和 MOOC 都涵盖了Tensorflow，这是因为与 Tensorflow 相比，PyTorch 是一个相对较新的框架。如果不提及 TensorBoard，这种比较将是不完整的。虽然 Tensorflow 和 PyTorch 都是开源的，但它们是由两个不同的向导创建的。免费分享一些我整理的人工智能学习资料给大家，包括一些AI常用框架实战视频、图像识别、OpenCV、NLQ、机器学习、计算机视觉、深度学习与神经网络等视频、课件源码、国内外知名精华资源、AI热门论文、行业报告等。
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