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伯禹 动手学深度学习 打卡06之卷积神经网络基础
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
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-06
文件大小:336896
提供者:
weixin_38720322