通过PyTorch中的可视化理解卷积神经网络

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在当今时代，机器已经成功地在理解，识别图像中的特征和对象方面达到了99％的准确度。我们每天都会看到它们，引用一些，识别相机中的脸部的智能手机，能够在谷歌照片中搜索特定照片，从条形码扫描文本或以良好的速度扫描书籍等。这种机器的最先进性能是可能的因为特殊类型的神经网络称为卷积神经网络，也称为卷积网。如果你是一个深度学习爱好者，你可能已经听说过这些，你可能已经开发了一些图像分类。像Tensorflow和PyTorch这样的现代深度学习框架可以很容易地向机器讲授图像。然而，仍然存在一个问题：

How does data pass through arti Bcial layers of a neural network and how can a computerlearn from it?

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