cnn卷积神经网络笔记

根据引用，这篇笔记是关于卷积神经网络（CNN）的深度学习理论详解和项目实战的学习笔记。这篇笔记主要介绍了CNN在计算机视觉和图像识别中的应用。

根据引用，在CNN中，Co代表输出通道数（也称为卷积核数量），Ci代表输入通道数，Kh代表卷积核的高度，Kw代表卷积核的宽度。这些参数可以用来定义CNN的结构。

根据引用，你提到想要使用R语言实现一维CNN，并输入一些变量进行二分类。你可以按照想要的数据进行二分类，然后使用R语言编写代码来实现CNN，并添加损失函数的曲线。

希望这些信息对你有帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [深度学习—卷积神经网络（CNN）全笔记，附代码](https://blog.csdn.net/weixin_58176527/article/details/125530000)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [深度学习——CNN卷积神经网络个人理解笔记汇总](https://blog.csdn.net/m0_59998867/article/details/123696930)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [语言实现一维CNN吗，想输入些变量实现二分类 就是有一些变量，想输入到cnn里算一下进行二分类，这个是想做...](https://download.csdn.net/download/Mrrunsen/88267034)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]