Convoluciones unidimensionales
Una convolución de un arreglo unidimensional con un núcleo consiste en tomar el núcleo, deslizarlo a lo largo del arreglo, multiplicarlo por los elementos del arreglo que se superponen con el núcleo en esa ubicación y sumar este producto.
Este ejercicio forma parte del curso
Modelado de imágenes con Keras
Instrucciones del ejercicio
Multiplica cada ventana del arreglo de entrada por el núcleo, suma los resultados multiplicados y asigna el resultado a la entrada correcta del arreglo de salida (conv).
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando el código de muestra.
array = np.array([1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0])
kernel = np.array([1, -1, 0])
conv = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])
# Output array
for ii in range(8):
conv[ii] = (____ * array[____:____+____]).sum()
# Print conv
print(conv)