连续扩散卷积神经网络

连续扩散卷积神经网络（continuous dilated convolutional neural network）是一种用于图像处理和语言建模的深度学习模型。它是在传统的卷积神经网络（CNN）中引入了扩散卷积（dilated convolution）的概念。

扩散卷积是一种通过在卷积核中插入空洞（或称为膨胀率）来增加感受野的方法。传统的卷积操作会在输入特征图上滑动固定大小的卷积核，但扩散卷积允许卷积核以指定的膨胀率在输入特征图上跳跃滑动。这样可以在保持计算效率的同时，增加每个感受野的感知范围。

连续扩散卷积神经网络通过堆叠多个扩散卷积层来构建深度网络结构。每个扩散卷积层都可以有不同的膨胀率，以便在不同尺度上进行特征提取。这种设计可以捕捉到不同尺度上的图像或文本中的细节信息，从而提高模型对于多尺度特征的感知能力。

连续扩散卷积神经网络在图像处理任务中可以应用于物体检测、图像分割和图像生成等任务。在语言建模任务中，它可以用于自然语言处理领域中的文本生成和情感分析等任务。通过引入连续扩散卷积，模型可以更好地处理多尺度信息，从而提高了性能和效果。