文件名称:
deeplearning_class5:卷积神经网络
开发工具:
文件大小: 53kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-06
详细说明：1 二维卷积层
卷积神经网络中最常见的是二维卷积层，常用与图像处理。
1.1 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。
1.2 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
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