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文件名称: 卷积神经网络笔记
  所属分类: 其它
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  文件大小: 47kb
  下载次数: 0
  上传时间: 2021-01-06
  提 供 者: weixin_********
 详细说明:一、二维卷积层(用于处理图像数据) 1.二维互相关(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。 2.二维卷积层 二维卷积层将输入和卷积核做互相关运算,并加上一个标量偏置来得到输出。卷积层的模型参数包括卷积核和标量偏置。 3.互相关运算与卷积运算 卷积层得名于卷积运算,但卷积层中用到的并非卷积运算而是互相关运算。我们将核数组上
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