是的，卷积神经网络 (cnn) 可以具有负权重。在训练过程中，使用反向传播和梯度下降来更新cnn中的权重，它们可以取正值或负值，具体取决于它们如何最小化损失函数。
负权重是必不可少的，因为它们允许网络学习需要抑制的特征。例如，具有负权重的滤波器可能检测图像中的较暗区域或减去某些特征以突出显示其他特征。
这些权重在创建cnn用于对象检测和图像分类等任务的高维表示中起着至关重要的作用。如果没有负权重的可能性，网络将在学习不同模式时失去很大程度的灵活性。
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什么是个性化推荐？
推荐系统在音乐流媒体服务中发挥着至关重要的作用，帮助用户发现符合他们口味的新艺术家、专辑和曲目。这些系统分析用户行为，诸如收听历史、播放列表创建和歌曲评级，以提供个性化推荐。通过采用各种算法，如协同过滤，基于内容的过滤或混合方法，音乐流媒体