首先实例化二维卷积对象,其次生成输入、调用正态分布随机函数,最后将将input_feature_map作为conv_layer的输入得到output_feature_map。 conv_layer = torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,bias=bias)#实例化二维卷积的对象 input_feature_map = torch.randn(input_size) #生成输入,调用正态分布...
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现在附上代码讲解,链接如下: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NTU5MzAzNw==&mid=2247483722&idx=1&sn=d08e8b12ecd4ba94dca63d7ffe886f7c&chksm=fd8978e8cafef1fef8dabcaf254c32196517665f834c2e0da6d186d26c40efbb2f75739ed8e8&token=1965976180 =zh_CN#rd...
1篇笔记 基于卷积神经网络的数据分类预测,需要代码的小伙伴,可以在下列链接中获取: https://www.kdocs.cn/l/cea8zH8081TH 科技 计算机技术 人工智能 神经网络 CNN 数据分类 机器学习 深度学习 Matlab 卷积神经网络 算法编程 必剪创作 4.3 [16分钟] 一文掌握CNN卷积神经网络 ...