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卷积神经网络

Yann LeCun 和Yoshua Bengio在1995年引入了卷积神经网络，也称为卷积网络或CNN。CNN是一种特殊的多层神经网络，用于处理具有明显网格状拓扑的数据。其网络的基础基于称为卷积的数学运算。

卷积神经网络（CNN）的类型
以下是一些不同类型的CNN：

• 1D CNN：1D CNN 的输入和输出数据是二维的。一维CNN大多用于时间序列。

• 2D CNNN：2D CNN的输入和输出数据是三维的。我们通常将其用于图像数据问题。

• 3D CNNN：3D CNN的输入和输出数据是四维的。一般在3D图像上使用3D CNN，例如MRI（磁共振成像），CT扫描（甲CT扫描或计算机断层扫描（以前称为计算机轴向断层或CAT扫描）是一种医学成像 技术中使用的放射学获得用于非侵入性详述的身体

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