padding = [1, 1]maxpooling= maxpooling_layer(pool_size, strides, padding) output = maxpooling.forward(inputs) delta = np.ones(maxpooling.outshape) partial = maxpooling.backward(delta) output_torch, partial_torch = torch_compare_MaxPool2d(pool_size, strides, padding, inputs) assert np.me...
最大子采样函数取区域内所有神经元的最大值（max-pooling）。以下图为例，输入数据X为4*4，采样核size为2，stride为2，no padding。输入数据大小类似卷积层的计算方法，（input_width+2*pad-pool_size）/stride+1。前向传播中不仅要计算pool区域内的最大值，还要记录该最大值所在输入数据中的位置，...
搜到的citation，都只是说，有这类做弱监督的论文。这个层作用不大，没其他人用？
name: A string, the name of the layer. Returns: The output tensor, of rank 3. 实验: 以上实验参数:batch_size = 2, seq_len = 3, embed=1
使用numpy 自己实现 cnn,学习神经网络的前向与反向传播,激活函数,以及numpy api 具体包括: 激活函数: sigmoid relu softmax 网络层: 激活函数层 reshape层 全连接层(full connected layer) 平均池化层(mean-pooling layer) 卷积层(convolution layer) 博客 ...