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Comprensione intuitiva delle convoluzioni 1D, 2D e 3D nelle reti neurali convoluzionali
Qualcuno può spiegare chiaramente la differenza tra le convoluzioni 1D, 2D e 3D nelle reti neurali convoluzionali (nell'apprendimento profondo) con l'uso di esempi?