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在计算机科学中，卷积深度信念网络（convolutional deep belief network；CDBN）是一种深度人工神经网络，由多层卷积受限玻尔兹曼机堆叠在一起组成。它是一种用于深度学习的分层生成模型，在图像处理和Outline of object recognition方面非常有效，另外也被用于其他领域。该模型的显著特征包括它可以很好地缩放到高维图像并且是平移不变的。卷积深度信念网络使用概率最大池化技术来减少网络中较高层的维度。网络的训练涉及以贪婪的分层方式完成的预训练阶段，类似于其他Deep belief network。根据网络是用于识别任务还是生成任务，然后对其进行「微调」或分别使用反向传播或上下算法（对比发散）进行训练。
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辐射不是日冕能量损失的唯一机制：因为电浆是高度电离的，而磁场是有条理的，热传导是一个竞争的程序。由热传导所损失的能量和辐射有著相同的数量级。在日冕释放出的能量不是表面上的辐照，而是沿著弧线回到色球。在过渡区的温度大约是104-105K，辐射损失的量非常高，不是任何形式的加热机制可以平衡的。在此范围内观察到很高的温度梯度是由增加的导电管供应辐照的能量。换言之，过渡区是太陡峭了 (在100公里的距离内，温度从10,000K上升至1,000,000K)，因为来自上面高热气体的热传导必须平衡高辐射的损失，主要是来自为数众多的电离原子 (氧、碳、铁和其它等等) 形成的发射线。
太阳的对流可以提供所需要的加热，但还不知道详细的机制。其实，是还不清楚这种能量如何从色球传输 (它可以吸收或反射)，然后消散进入日冕，而不是消散进入太阳风。此外，它究竟发生在何处：在日冕底层，还是最高处，而在该处的磁力线是向太阳圈开放的，吹送著太阳风进入太阳系？
到目前为止，所有的科学家都认同磁场的重要性：在活动区和有著高辐射通量 (特别是在X射线) 的强磁场地区之间有著严格的对应关系。
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