Bu bölüm, yalnızca RGBverileri, opt

Bu bölüm, yalnızca RGBverileri, optik veri akışı ve eğim verileri dahil olmak üzere çok formlu veri girişlerine değil, aynı zamanda iki boyutlu evrişimlisinir ağları dahil olmak üzere çoklu ağ yapılarına da atıfta bulunan çok akışlı evrişimli sinir ağı mimarisini önermektedir . Dikkatli teknikler ve kalıntı bir yapıya dayalı üç boyutlu bir sinir sistemi sunar. Bu arada,etki olarak belirttiğiniz çevrimiçi modeli en üst düzeye çıkarmak için , bu bölüm çevrimiçi uyarlama moduna göre hem ağırdır. Bu bölümde önerilen algoritmanın etkinliğini doğrulamak için aşağıdaki deneysel tasarım ve analiz yapılır.

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本节提出了一种多流卷积神经网络体系结构，该体系结构不仅涉及 包括RGB数据，光学数据流和斜率数据在内的多种形式的数据输入，而且 涉及包括二维卷积神经网络在内的多种网络结构。它提供了一种基于细心技术和残差结构的三维神经系统。顺便说一句，为了 最大化您指定为影响的在线模型，本节都将重点放在在线调整模式上。执行以下实验设计和分析，以验证本节中提出的算法的有效性。

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此部分仅适用于 RGB 数据、光学数据流和倾斜数据，不仅是多格式数据输入，而且是二维卷积 它提出了多流卷积神经网络架构，也指多网络结构，包括神经网络。它提供了一个基于仔细技术和残余结构的三维神经系统。顺便一提 为了最大限度地发挥您指定的在线模型的效果，此部分根据在线适应模式既重又重。执行以下实验设计和分析，以验证本节中拟议算法的有效性。

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此部分仅为RGB 数据、光学数据流和教育数据并不是非常正式的数据条目，而是同时在两个维度上演化的 神经网络还为许多web结构提供了一个非常光明的、不断发展的神经网络架构。提供一个基于精细技术和残余结构的三维神经系统。顺便说一句， 为了最大化您指定的逆模型，本节比逆警告模式重。下面的实验设计和分析是为了验证本节提出的算法的效果。

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