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下一步涉及神经网络模型开发。自动编码器和卷积神经网络（CNN）都是深度学习体系结构，但具有不同的目的，并且是为不同类型的任务而设计的。我们使用了自动编码器和CNN。设计了一个基于自动编码器的体系结构，包括编码器和解码器。编码器通过提取基本特征将输入图像压缩为紧凑的潜在表示，而解码器从压缩图像中重新构造了输入图像。CNN体系结构由多个卷积层组成，然后是合并，完全连接的层，有时是标准化层。cnn是一种监督的学习模型，专为涉及数据中的空间层次结构（例如图像）而设计。提取空间和分层特征（边缘，纹理等）用于分类，细分和对象检测等任务。
使用神经网络的图像压缩和减压
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