深度学习笔记11:利用numpy搭建一个卷积神经网络

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深度学习笔记11:利用numpy搭建一个卷积神经网络

技术小能手 2018-09-17 15:32:23 浏览1036
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前两个笔记笔者集中探讨了卷积神经网络中的卷积原理,对于二维卷积和三维卷积的原理进行了深入的剖析,对 CNN 的卷积、池化、全连接、滤波器、感受野等关键概念进行了充分的理解。本节内容将继续秉承之前 DNN 的学习路线,在利用 Tensorflow 搭建神经网络之前,先尝试利用 numpy 手动搭建卷积神经网络,以期对卷积神经网络的卷积机制、前向传播和反向传播的原理和过程有更深刻的理解。

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单步卷积过程

在正式搭建 CNN 之前,我们先依据前面笔记提到的卷积机制的线性计算的理解,利用 numpy 定义一个单步卷积过程。代码如下:

def conv_single_step(a_slice_prev, W, b):
s = a_slice_prev * W # Sum over all entries of the volume s.
Z =

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