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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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在这7天中，英军砲兵将发射超过一百五十万发砲弹，超过了英军在一战前期12个月的发射总量。在攻击日当天还会再发射25万发砲弹。如此大规模的轰炸让人甚至能在300哩外伦敦的汉普斯特德荒野公园都能听得到。如此惊人的轰炸对英军而言是第一次但在一战中却不新奇。在1915年5月法军的第二次阿图瓦战役中就进行了6天的轰炸并发射了超过两百一十万发砲弹。
在索姆河战役中，英军的砲弹生产量自从1915年的砲弹丑闻之后开始增加，但品质差因此许多砲弹头不会爆炸。并且榴散弹弹对高爆弹的比例极高；榴散弹对战壕设施几乎没有作用而且也需要精确的引信才能有效切断铁丝网。
对于战斗更重要的是Rawlinson将军的参谋发表了一本指导小册子Fourth Army Tactical Notes推荐步兵所该使用的突袭战术。手册中详细说明了营队应以一波两个排，士兵之间间隔5码，进攻正面宽400码的敌阵。一个营因此要发动进攻8波（一个连2波）加上额外对营队司令部和担架搬运工的波势。进攻波势会以每分钟50码的稳定步行速度行进。
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