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一.基于卷积神经网络的艺术品风格分类
人工智能在艺术领域的应用正日益引起人们的关注。其中，基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）的艺术品风格分类成为研究的热点之一。通过深度学习技术，我们能够使计算机学会识别和理解不同艺术品的风格，这为艺术史研究、文化传承等领域提供了全新的可能性。
艺术品风格分类的挑战
艺术品的风格分类一直是艺术史学家和鉴赏家们的专业领域。然而，随着数百年来艺术作品数量的增加，传统的手动分类方法已经显得力不从心。这时，人工智能的介入为解决这一难题提供了新的思路。
卷积神经网络（CNNs）在图像处理领域表现出色，尤其适用于图像分类任务。其能够通过层层卷积和池化操作，从图像中提取高阶特征，从而更好地捕捉艺术品的风格信息。
