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
Modélisation d'images avec Keras
Instructions
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 cet exemple de code.
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)