神经网络动态流程展示
基于深度学习的图像处理网络结构可视化，展示数据如何在神经网络各层之间流动和转换
神经网络工作流程说明
- 输入层：接收原始图像数据，将像素信息转换为网络可处理的向量形式
- 隐藏层1：特征提取阶段，使用卷积操作提取图像的低级特征
- 隐藏层2：特征转换阶段，对提取的特征进行非线性变换和增强
- 输出层：生成最终结果，输出去噪后的图像或嵌入秘密信息的隐写图像
数据流动动画展示了信息如何从输入层通过连接权重传递到输出层，每个节点的激活表示该神经元正在处理信息。连接线的亮度变化表示信号强度的变化，数据流动粒子展示了信息传递的方向和路径。
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神经网络参数
节点总数:0
连接数:0
激活节点:0
当前层:输入层
处理状态:待机