文件名称:
《动手学深度学习——卷积神经网络、LeNet、卷积神经网络进阶》笔记
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文件大小: 132kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-07
详细说明：动手学深度学习：卷积神经网络，LeNet，卷积神经网络进阶 卷积神经网络基础
目录：
1、卷积神经网络的基础概念
2、卷积层和池化层
3、填充、步幅、输入通道和输出通道
4、卷积层的简洁实现
5、池化层的简洁实现
1、卷积神经网络的基础概念
最常见的二维卷积层，常用于处理图像数据。
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
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