这样的架构使得CNN特别适合处理具有网格状拓扑结构的数据，如图像和视频。 CNN的基础框架随着研究的发展，新的改进和技术也被不断引入，例如深度可分离卷积、残差连接等，以提高性能并解决特定问题。 图1卷积神经网络的基本组成，图片来自网络 CNN的基础 ...

在这项研究中，研究人员提出了一种用于 CEUS 肝脏创伤分类的抗标签噪声卷积神经网络 - Transformer 混合架构（LNRHA）。首先，开发了基于 CNN-Transformer 的自上下文双 Transformer（SCDT）模块，该模块由一个共享特征编码器和基于双视角 Transformer 的模块组成，能够从邻 ...

（映维网Nweon ...

本研究运用多源数据，借助CNN-LSTM-Attention的混合模型，对国债ETF价格涨跌的二分类问题进行预测，并通过系统的数据处理与特征工程，深入比较该 ...

UDNA 架构预计将在 2026 年开始应用，并可能包含 CNN（卷积神经网络）技术。 总之，可以说在过去的几个项目中，索尼是 AMD 软件和硬件在追求更高 ...