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上传时间: 2021-01-20
详细说明：卷积神经网络
文章目录卷积神经网络一、卷积神经网络基础1.基础知识2.卷积层的简洁实现3.池化二、LeNet三、常见的一些卷积神经网络1.AlexNet2.VGG3.NiN4.GoogLeNet
一、卷积神经网络基础
1.基础知识
二维互相关(cross-correlation)运算：输入一个二维数组和核数组（卷积核或过滤器），卷积核在输入数组上滑动，在每个位置上与输入子数组按元素相乘并求和，取得一个输出的二维数组。如图中所示：19=0×0+1×1+3×2+4×3，25=1×0+2×1+4×2+5×3，……
二维卷积层：将输入和卷积核做互相关运算，再加上一个偏差得到输出。此外，将核数组上
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