行双通道卷积神经网络

行双通道卷积神经网络是一种具有深度结构的前馈神经网络，属于深度学习的代表算法之一。它包含卷积计算，并且具有两个通道。通常，卷积神经网络通过一层层简单的函数来拟合复杂的函数，通过反向传播算法来调整参数以使代价函数最小化。行双通道卷积神经网络的具体实现可能会有所不同，但其基本原理与其他卷积神经网络相似。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [卷积神经网络的研究现状,卷积神经网络最新进展](https://blog.csdn.net/m0_54846070/article/details/126190019)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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