文件名称:
《动手学深度学习》Task04 ：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶
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上传时间: 2021-01-20
详细说明：Task04 ：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶
1.卷积神经网络基础
下面是一些卷积神经网络的基本概念：
二维互相关运算
二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。卷积核的尺寸通常小于输入数组，卷积核在输入数组上滑动，在每个位置上，卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和，得到输出数组中相应位置的元素。图1展示了一个互相关运算的例子，阴影部分分别是输入的第一个计算区域、核数组以及对应的输出。
import torch
import t
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