我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！ import tensorflow as tf import numpy as np input = tf.constant(1,shape=(64,10,1),dtype=tf.float32,name='input')#shape=(batch,in_width,in_channels) w = tf.constant(3,shape=(3,1,32),dtype=tf.float32,name='w')#shape=(filter_width,in_channels,out_channels) conv1 = tf.nn.conv1d(inpu

使用一维卷积 conv1D 和二维卷积 Conv2D 两种方法实现 MNIST 数据集分类，准确率达到 97.91%、 98.74%

人脸识别，卷积神经网络

tensorflow使用一维卷积对序列数据进行训练

一、二维卷积层（用于处理图像数据） 1.二维互相关（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。 2.二维卷积层 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。 3.互相关运算与卷积运算 卷积层得名于卷积运算，但卷积层中用到的并非卷积运算而是互相关运算。我们将核数组上

图像处理中用于两幅图像卷积的matlab程序，他的基本功能与conv2相同，但对于较大的图像可能有溢出错误

使用C#实现1维卷积计算. 同样数据计算结果和Matlab计算的结果一样. 这正实现多维....

自己编写的关于二维卷积的matlab代码，没有调用系统函数，可以直接使用