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Comprensión intuitiva de convoluciones 1D, 2D y 3D en redes neuronales convolucionales
¿Alguien puede explicar claramente la diferencia entre convoluciones 1D, 2D y 3D en redes neuronales convolucionales (en aprendizaje profundo) con el uso de ejemplos?