文件名称:
伯禹 动手学深度学习 打卡06之卷积神经网络基础
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文件大小: 329kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-06
详细说明：卷积神经网络基础
二维卷积层
本文介绍的是最常见的二维卷积层，常用于处理图像数据。
二维互相关计算
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，得到输出数组中相应位置的元素。图1展示了一个互相关运算的例子，阴影部分分别是输入的第一个计算区域、核数组以及对应的输出。
下面我们用corr2d函数实现二维互相关运算，它接受输入数组X与核数组K，并输出
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