卷积神经网络基础二维卷积层互相关运算与卷积运算特征图与感受野卷积层的两个超参数多输入通道和多输出通道卷积层与全连接层的对比卷积层的实现池化 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。最常见的是二维卷积层，常用于处理图像数据。 二维卷积层 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。也就是类似于

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计算机网络基础ppt

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计算机网络基础试题，格式是word文档，一共22套试题

3、常见的神经元激活函数 MP 神经元模型是人工神经元模型的基础，也是神经网络理论的基础。在神经元模型中，激活函数除了阶跃函数之外，还有其它形式。不同的激活函数，可构成不同的神经元模型。

很不错的计算机网络基础试卷，分AB卷，附有答案

计算机网络基础知识，个人看了，觉得非常通俗易懂，发上来，跟大家一起分析。

资源无水印，PDF，适合上课课件，初学者。 01-企业网络架构基础 02-网络基础 03-网络模型 04-应用层 05-传输层 06-数据链路层与以太网 07-ARP 08-ICMP 09-IP 10-IP地址及子网划分 11-数据转发过程 12-单播、广播、组播 13-设备管理 14-VRP基础 15-VRP远程管理 16-VRP文件系统 17-VRP系统管理 18-路由基础 19-静态路由 20-动态路由 21-OSPF 22-路由认证 23-缺省路由的发布 24-交换基础 25-VLAN 26-VLAN间路由 27-STP 28-DHCP 29-ACL 30-NAT 31-PPP

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