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[课堂笔记] 34、CNN的相关概念:卷积核 窗口 步长 深度 填充值_笔记

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发表于 2018-12-21 10:33:14 | 显示全部楼层 |阅读模式


34、CNN的相关概念:卷积核 窗口 步长 深度 填充值_笔记

  1. # -*- coding: utf-8 -*-
  2. __author__ = 'dongfangyao'
  3. __date__ = '2018/12/21 上午11:00'
  4. __product__ = 'PyCharm'
  5. __filename__ = 'tf25'


  6. import numpy as np

  7. a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
  8. b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

  9. print(np.dot(a, b))

  10. print(a * b)

  11. print(np.sum(a * b))


复制代码


CONV的过程参考https://cs231n.github.io/assets/conv-demo/index.html
CNN的相关概念1.png
CNN的相关概念2.png
CNN的相关概念3.png
CNN的相关概念4.png
CNN的相关概念5.png
1.png
2.png
3.png
4.png
5.png
画板 1.png
画板 2.png
画板 3.png
画板 4.png
画板 5.png
CNN卷积计算过程.GIF
CNN卷积计算过程2.gif
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发表于 2019-1-24 09:57:33 | 显示全部楼层
画板 4 最后的计算公式 多减了一个width,高height应该也需要满足,这个公式
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