文件名称:
Deep_Learning_Task05: 卷积神经网络(CNN)/LeNet
开发工具:
文件大小: 343kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-06
详细说明：卷积神经网络基础
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以和二维核数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常成为卷积和或滤波器（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
import torch
import torch.nn as nn
def corr2d(X, K):
H, W = X.shape
h, w = K.shape
Y = torch.zeros(H - h + 1, W -
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