Convoluții unidimensionale
Convoluția unui array unidimensional cu un kernel constă în deplasarea kernel-ului de-a lungul array-ului, înmulțirea acestuia cu elementele din array care se suprapun cu kernel-ul în poziția respectivă și însumarea produselor obținute.
Acest exercițiu face parte din cursul
Modelarea imaginilor cu Keras
Instrucțiuni pentru exercițiu
Înmulțește fiecare fereastră din array-ul de intrare cu kernel-ul, sumează rezultatele înmulțirii și stochează rezultatul în poziția corespunzătoare din array-ul de ieșire (conv).
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
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)