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卷积操作能够有效地捕捉图像中的局部模式，如边缘、纹理和形状等，且具有参数共享和稀疏连接的特点，大大减少了模型的参数数量，提高了计算效率。全连接层是CNN中实现分类或回归的关键层，其输入是卷积层和池化层提取的特征图，输出是最终的预测结果。在人工智能的广阔领域中，CNN被用于图像识别、语音识别等各种场合，CNN通过模拟人类视觉皮层的神经元连接方式，能够自动提取图像中的特征，从而实现对图像的高效理解和处理。卷积层可以有多个，随着网络的加深，卷积层提取的特征从低级的边缘、纹理逐渐转变为高级的语义信息。

超参数是深度学习模型训练之前就需要设定的参数，它们控制着模型的结构和学习过程，如学习率、批大小、正则化系数等。

损失函数表示神经网络性能的"恶劣"程度的指标，值越小，表示预测值和真实值的差异越小，模型的预测更准确。

神经网络在学习时需要找最优参数(权重和偏置)，最优参数指损失函数取最小值时的参数，通过使用梯度来寻找函数最小值(尽可能小)的方法叫梯度法。

计算图是指将计算过程用图形表示出来，图形是指数据结构图，通过节点和边表示（连接节点的直线称为"边"）。

数学上一维数组叫向量，二维数组叫矩阵，n维数组和矩阵统称为张量（tensor）。

人工智能技术在医疗领域的应用正在深刻改变着人们的生活方式。从提高诊断准确性和效率到个性化治疗方案的制定，从智能健康管理与预防到远程医疗服务的普及，人工智能正以其独特的优势为人们带来前所未有的医疗体验和健康保障。未来，随着技术的不断进步和应用的不断深化，人工智能将在医疗领域发挥更加重要的作用，为人们创造更加美好的健康生活。

IMDB数据集包含5w条电影评论，是一个广泛应用于情感分析和自然语言处理任务的数据资源。这是一个用于二元情感分类的数据集，该数据集中的每条评论都已被明确标记为positive(1)或负面negative(0)。评论文本具有较长的长度，每条评论通常包含几百个单词。这使得该数据集在训练深度学习模型时具有挑战性，因为模型需要处理较长的文本序列。我们使用分类或深度学习算法来训练及预测评论的正面和负面情感。

MNIST手写数字数据集包含有60000张图片作为训练集数据。

NLTK是Natural Language Toolkit缩写，是自然语言处理的一款流行的工具包，可以用来完成各种自然语言处理的任务，包括词汇处理，文本分类，分词，语言标准化等。