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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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首阶段的比赛为分组赛，参赛队伍将按种子排名编入四个小组。小组内的队伍将进行单循环对赛，直至决出第1至第4名；各分组前二共8支队伍可晋级第二阶段的淘汰赛。

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如果通过合适的内部结构，E平面（差）和H平面（和）端口同时匹配，那么通过对称、互易和能量守恒，可以显示两个共线端口也匹配，并且“魔幻地”彼此隔离。

每个端口中的主导模式的电场垂直于波导的宽壁。因此，E平面和H平面端口中的信号具有正交偏振，因此（考虑到结构的对称性），这两个端口之间不能进行通信。

对于进入H平面端口的信号，匹配结构将防止信号中的任何功率被反射回同一端口。由于不能与E平面端口进行通信，并且再次考虑结构的对称性，因此该信号中的功率必须在两个共线端口之间平均分配。

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