pytorch_task5 卷积神经网络基础;leNet;循环神经网络进阶

Task5卷积神经网络二维卷积层卷积层应用二维互相关运算互相关运算与卷积运算特征图与感受野填充和步幅LeNet 卷积神经网络 本节我们介绍卷积神经网络的基础概念,主要是卷积层和池化层,并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。 二维卷积层 本节介绍的是最常见的二维卷积层,常用于处理图像数据。 二维卷积层将输入和卷积核做互相关运算,并加上一个标量偏置来得到输出。卷积层的模型参数包括卷积核和标量偏置。 import torch import torch.nn as nn def corr2d(X, K): H, W = X.shape h, w = K.shape Y =