文件名称:
《动手学习深度学习》之三：1.卷积神经网络（CNN）基础（打卡2.4）
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文件大小: 629kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-07
详细说明：卷积神经网络（CNN）
1.卷积神经网络基础
1.1.基础概念
1.1.1.卷积层
1.1.2.填充、步幅、输入通道、输出通道的含义
1.1.3.池化层
1.1.4.二维互相关运算
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）。
import torch
import torch.nn as nn
def corr2d(X, K):
H, W = X.shape
h, w = K.shape
Y = torch.zeros(H -
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