规则\d 匹配任意数字\D 匹配任意非数字\s 匹配任意空白字符\S 匹配任意非空白字符\w 匹配任意字母、数字或下划线\W 匹配任意非字母、数字或下划线. 匹配任意字符^ 匹配字符串的开头$ 匹配字符串的末尾[] 匹配括号内的任意字符[^] 匹配不在括号内的任意字符* 匹配前面的字符0次或多次+ 匹配前面的字符1次或多次?匹配前面的字符0次或1次{n} 匹配前面的字符恰好n次{n,} 匹配前面的

LeNet由Yann Lecun 提出，是一种经典的卷积神经网络，是现代卷积神经网络的起源之一，主要用于解决手写数字识别问题。LeNet又称LeNet-5,具有一个输入层，两个卷积层，两个池化层，3个全连接层（其中最后一个全连接层为输出层）。各个结构作用：卷积层：提取特征图的特征，浅层的卷积提取的是一些纹路、轮廓等浅层的空间特征，对于深层的卷积，可以提取出深层次的空间特征。池化层： 1、降低维度

定义简单的CNN模型# 使用固定的边缘检测卷积核# 手动设置卷积核权重（水平和垂直边缘检测）[0, 0, 0],# 组合两个卷积核# 应用边缘检测卷积# 分离水平和垂直特征# 计算边缘强度# 图像预处理# 打开图像并转换为灰度])# 添加batch维度 [1, 1, H, W]# 可视化结果# 原始图像# 水平边缘# 垂直边缘# 边缘强度plt.show()# 主流程# 1. 初始化模型# 2.

本文系统介绍了卷积神经网络（CNN）的基本原理和实现方法。首先阐述了CNN作为特殊前馈神经网络的三大核心特性：局部连接、权重共享和池化操作，这些特性使其在图像处理中具有参数少、计算高效等优势。然后详细讲解了卷积运算的定义、代码实现过程（包括数据准备、卷积层创建和应用），以及多通道卷积的处理方式。接着介绍了池化层的原理、作用及最大值池化/平均值池化的实现。最后通过PyTorch代码示例展示了CNN在

LeNet由Yann Lecun 提出，是一种经典的卷积神经网络，是现代卷积神经网络的起源之一，主要用于解决手写数字识别问题。LeNet又称LeNet-5,具有一个输入层，两个卷积层，两个池化层，3个全连接层（其中最后一个全连接层为输出层）。各个结构作用：卷积层：提取特征图的特征，浅层的卷积提取的是一些纹路、轮廓等浅层的空间特征，对于深层的卷积，可以提取出深层次的空间特征。池化层： 1、降低维度

自定义迭代器类return self # 迭代器返回自身else:raise StopIteration # 数据迭代结束# 使用自定义迭代器。

LeNet由Yann Lecun 提出，是一种经典的卷积神经网络，是现代卷积神经网络的起源之一，主要用于解决手写数字识别问题。LeNet又称LeNet-5,具有一个输入层，两个卷积层，两个池化层，3个全连接层（其中最后一个全连接层为输出层）。各个结构作用：卷积层：提取特征图的特征，浅层的卷积提取的是一些纹路、轮廓等浅层的空间特征，对于深层的卷积，可以提取出深层次的空间特征。池化层： 1、降低维度