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简易的一维卷积

在下图中，您可以看到执行的操作。左边的对象代表您的输入，中间的对象代表您的内核（大小为 (3,1)），右边的对象代表您的输出。

实际项目中的一维卷积

  这种架构处理文本时要考虑的是一维 CNN (Conv1D)。它们所基于的原理类似于使用AutoKeras 进行图像分类和回归时看到的 2D CNN 。这些神经网络设法通过过滤器学习文本中的模式，就像它们在上一章中学习图像一样。

注意此时的卷积核在连线上进行应用，没有直接被画出

实际项目中的多维卷积

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