1.模型原理
基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）的數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè)是一種常見的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，適用于處理具有空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，如圖像、時(shí)間序列等。在這種預(yù)測(cè)中，我們使用卷積層來自動(dòng)學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)中的特征，并通過回歸層預(yù)測(cè)輸出值。下面詳細(xì)介紹其原理：
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)：
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種深度學(xué)習(xí)模型，由多個(gè)卷積層、池化層和全連接層組成。卷積層用于特征提取，池化層用于降低特征維度，全連接層用于輸出預(yù)測(cè)結(jié)果。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-609753.html -
卷積層：
卷積層是CNN的核心組件。它使用卷積操作來提取輸入數(shù)據(jù)的局部特征。卷積操作可以看作是滑動(dòng)窗口在輸入數(shù)據(jù)上的運(yùn)算，通過一組可學(xué)習(xí)的卷積核（或?yàn)V波器&文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-609753.html
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