Compréhension des convolutions 1D et 2D dans les réseaux de neurones convolutifs
La convolution est une opération fondamentale dans les réseaux de neurones convolutifs (CNN). Elle consiste à appliquer un filtre (ou noyau) sur une entrée pour produire une carte de caractéristiques. Les principales différences entre la convolution 1D et 2D résident dans la dimensionnalité de l'entrée et la manière dont le filtre glisse.
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Publié le 7 juillet à 20h55