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在Theano中實現卷積神經網絡的基本步驟如下：
定義輸入變量：首先需要定義輸入變量，即輸入圖像的維度和通道數。
定義卷積層：使用Theano的conv2d函數定義卷積層，需要指定卷積核的大小、步長和填充方式。
定義激活函數：在卷積層后添加激活函數，如ReLU。
定義池化層：使用Theano的pool.pool_2d函數定義池化層，可以選擇最大池化或平均池化。
定義全連接層：將池化層的輸出展開成一維向量，然后使用Theano的dot函數定義全連接層。
定義輸出層：最后添加輸出層，可以使用softmax函數進行分類。
定義損失函數和優化器：定義損失函數和優化器，使用Theano的grad函數計算梯度并進行參數更新。
編譯模型：使用Theano的function函數編譯模型，并進行訓練和預測。
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