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Compréhension intuitive des convolutions 1D, 2D et 3D dans les réseaux de neurones convolutifs
Quelqu'un peut-il expliquer clairement la différence entre les convolutions 1D, 2D et 3D dans les réseaux de neurones convolutifs (en apprentissage profond) à l'aide d'exemples?