纯numpy卷积神经网络

在纯NumPy库中实现卷积神经网络(CNN)涉及手动编写循环、矩阵运算以及处理张量操作。由于NumPy没有内置的卷积函数，需要自己构建卷积核并应用到输入数据上。以下是简单的步骤：

1. **定义卷积核（filter）**：通常是一个小的二维数组，代表了网络的一层特征检测器。

2. **步长（stride）**和填充（padding）：控制卷积核移动的速度和是否在边缘补充额外的数据。

3. **滑动窗口（sliding window）**：将卷积核应用于输入图像的每个位置，每次移动一步长的距离。

4. **计算结果**：对于每个位置，将卷积核与对应区域的像素值做逐元素相乘，然后求和得到特征图的一个元素。

5. **批量处理（batch processing）**：如果有多组输入数据，会对每组数据独立地执行上述过程。

6. **激活函数（activation functions）**：如ReLU等非线性函数用于增加模型的复杂性和表达能力。

7. **池化（pooling）**：如最大池化或平均池化，进一步减小特征图的尺寸，降低计算成本。

8. **连接层（fully connected layers）**：当从卷积层过渡到全连接层时，可能会先通过展平特征图转换为一维向量。

虽然这种方式能实现CNN的基本结构，但相比现代深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch），手动编写往往效率较低，而且容易出错。推荐使用专门为此设计的库来构建高效的CNN。