【卷积神经网络】例题XO Python实现

题目讲解：

卷积神经网路 Convolutional Neural Networks · 資料科學・機器・人 (mcknote.com)

卷积 | 池化 | 激活

import numpy as np

x = np.array([[-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1],
              [-1, 1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, -1],
              [-1, -1, 1, -1, -1, -1, 1, -1, -1],
              [-1, -1, -1, 1, -1, 1, -1, -1, -1],
              [-1, -1, -1, -1, 1, -1, -1, -1, -1],
              [-1, -1, -1, 1, -1, 1, -1, -1, -1],
              [-1, -1, 1, -1, -1, -1, 1, -1, -1],
              [-1, 1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, -1],
              [-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1]])
print("x=\n", x)
# 初始化 三个 卷积核
Kernel = [[0 for i in range(0, 3)] for j in range(0, 3)]
Kernel[0] = np.array([[1, -1, -1],
                      [-1, 1, -1],
                      [-1, -1, 1]])
Kernel[1] = np.array([[1, -1, 1],
                      [-1, 1, -1],
                      [1, -1, 1]])
Kernel[2] = np.array([[-1, -1, 1],
                      [-1, 1, -1],
                      [1, -1, -1]])

# --------------- 卷积  ---------------
stride = 1  # 步长
feature_map_h = 7  # 特征图的高
feature_map_w = 7  # 特征图的宽
feature_map = [0 for i in range(0, 3)]  # 初始化3个特征图
for i in range(0, 3):
    feature_map[i] = np.zeros((feature_map_h, feature_map_w))  # 初始化特征图
for h in range(feature_map_h):  # 向下滑动，得到卷积后的固定行
    for w in range(feature_map_w):  # 向右滑动，得到卷积后的固定行的列
        v_start = h * stride  # 滑动窗口的起始行（高）
        v_end = v_start + 3  # 滑动窗口的结束行（高）
        h_start = w * stride  # 滑动窗口的起始列（宽）
        h_end = h_start + 3  # 滑动窗口的结束列（宽）
        window = x[v_start:v_end, h_start:h_end]  # 从图切出一个滑动窗口
        for i in range(0, 3):
            feature_map[i][h, w] = np.divide(np.sum(np.multiply(window, Kernel[i][:, :])), 9)
print("feature_map:\n", np.around(feature_map, decimals=2))

# --------------- 池化  ---------------
pooling_stride = 2  # 步长
pooling_h = 4  # 特征图的高
pooling_w = 4  # 特征图的宽
feature_map_pad_0 = [[0 for i in range(0, 8)] for j in range(0, 8)]
for i in range(0, 3):  # 特征图 补 0 ，行 列 都要加 1 (因为上一层是奇数，池化窗口用的偶数)
    feature_map_pad_0[i] = np.pad(feature_map[i], ((0, 1), (0, 1)), 'constant', constant_values=(0, 0))
# print("feature_map_pad_0 0:\n", np.around(feature_map_pad_0[0], decimals=2))

pooling = [0 for i in range(0, 3)]
for i in range(0, 3):
    pooling[i] = np.zeros((pooling_h, pooling_w))  # 初始化特征图
for h in range(pooling_h):  # 向下滑动，得到卷积后的固定行
    for w in range(pooling_w):  # 向右滑动，得到卷积后的固定行的列
        v_start = h * pooling_stride  # 滑动窗口的起始行（高）
        v_end = v_start + 2  # 滑动窗口的结束行（高）
        h_start = w * pooling_stride  # 滑动窗口的起始列（宽）
        h_end = h_start + 2  # 滑动窗口的结束列（宽）
        for i in range(0, 3):
            pooling[i][h, w] = np.max(feature_map_pad_0[i][v_start:v_end, h_start:h_end])
print("pooling:\n", np.around(pooling[0], decimals=2))
print("pooling:\n", np.around(pooling[1], decimals=2))
print("pooling:\n", np.around(pooling[2], decimals=2))


# --------------- 激活  ---------------
def relu(x):
    return (abs(x) + x) / 2


relu_map_h = 7  # 特征图的高
relu_map_w = 7  # 特征图的宽
relu_map = [0 for i in range(0, 3)]  # 初始化3个特征图
for i in range(0, 3):
    relu_map[i] = np.zeros((relu_map_h, relu_map_w))  # 初始化特征图

for i in range(0, 3):
    relu_map[i] = relu(feature_map[i])

print("relu map :\n",np.around(relu_map[0], decimals=2))
print("relu map :\n",np.around(relu_map[1], decimals=2))
print("relu map :\n",np.around(relu_map[2], decimals=2))