卷积

QCNN并非简单地将经典CNN的组件“量子化复刻”，而是基于量子力学特性重构特征提取的底层逻辑。

在卷积神经网络（CNN）中，权重（weights）和偏置项（bias）是两个至关重要的参数，它们在网络的学习和推断过程中起着关键作用。

卷积神经网络通过模仿生物视觉系统的层次化感知机制，让机器具备了从像素中提取抽象特征、理解视觉世界的能力，成为计算机视觉领域的核心引擎。

深度学习是一种机器学习方法，其核心思想是构建深度神经网络，模拟人脑结构进行数据学习。

研究人员现在创造了一种全新的方法来制造神经网络，在某些方面超越了传统系统。

卷积核在图像上移动的步子，不同的步长会影响输出图的尺寸。

近期，一项突破性的科研成果将卷积神经网络的概念引入光学领域，为人工智能成像技术带来了革命性的进展。

本文将深入浅出积层变种，解析其在CNN中的应用，继而探索ResNet的原理与优化策略，如何解决过拟合，构建更健壮丽的深度模型。

语义分割小技巧：选择模型，训练模型，模型改进，理解。

本文将用 C++ 编写一个 CNN 和一个名为 mlpack 的库来对MNIST数据集进行分类。