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卷积神经网络 (CNN)：一种专门用于处理网格化数据（如图像、视频）的深度学习模型，核心思想是利用卷积层和池化层来有效地提取输入数据的特征。CNN 能够逐渐学习到输入数据的抽象特征，从而实现对复杂模式的学习和识别。本文将 CNN 模型用以匹配二维构造的量价时序特征，并学习量价时序二维特征“图片”的内在特性。
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