Convolutions unidimensionnelles
La convolution d'un tableau unidimensionnel avec un noyau consiste à prendre le noyau, à le faire glisser le long du tableau, à le multiplier par les éléments du tableau qui chevauchent le noyau à cet emplacement et à additionner ce produit.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Modélisation d'images avec Keras</cours>Instructions de l’exercice
Multipliez chaque fenêtre du tableau d'entrée par le noyau, additionnez les résultats obtenus et attribuez le résultat à l'entrée correspondante du tableau de sortie (conv).
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
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)