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  2. Generative Adversarial Networks Throughout most of this book, we have talked about how to make predictions. In some form or another, we used deep neural networks learned mappings from data points to labels. This kind of learning is called discriminat
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-07
    • 文件大小:177kb
    • 提供者:weixin_38546024
  1. ElitesAI·动手学深度学习PyTorch版-第二次打卡task03

  2. 1、卷积神经网络基础: 1.1 二维卷积操作: 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。 其中。卷积核为2:heavy_m
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-06
    • 文件大小:923kb
    • 提供者:weixin_38718262