在项目中用到了conv3但是对其背后的原理还有一些模糊的地方，conv 2d 与多通道的conv 2d 的 区别 在哪里？conv 3d 的思想理论是什么？对此进行探究和记录...... 首先要明确多通道的 2d 卷积 和 3d 卷积 是不一样的， 3d 是可以在通道中移动的， 2d 不可以

学习了一段时间神经网络，也基于pytorch 1.1 2D 卷积 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客： 全新的界面设计 ，将会带来全新的写作体验； 在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式，Markdown 将代码片显示选择的高

2D 卷积 神经网络（CNN）和1D 卷积 神经网络（TCN）的主要 区别 在于它们处理的数据类型不同。 2D CNN通常用于处理图像数据，其中每个图像由像素组成，可以看做是二维数组。 2D CNN使用 2D 卷积 核来提取图像中的空间特征，例如边缘，纹理和形状。 卷积 核在图像的每个位置上滑动，并将 卷积 核中的权重与图像中对应位置的像素相乘，然后将结果相加得到 卷积 特征图。 2D CNN还通常使用池化层来减少特征图的大小，并减少模型中的参数数量。 而1D CNN通常用于处理时间序列数据或文本数据，其中数据可以看做是一维数组。1D CNN使用1D 卷积 核来提取时间序列或文本中的特征。 卷积 核在时间序列或文本的每个位置上滑动，并将 卷积 核中的权重与时间序列或文本中对应位置的值相乘，然后将结果相加得到 卷积 特征图。1D CNN也可以使用池化层来减少特征图的大小，并减少模型中的参数数量。 因此， 2D CNN和1D CNN在处理的数据类型上有所不同，适用于不同的任务。但它们的基本结构和工作原理是相似的。