多输入多输出神经网络

多输入多输出神经网络是指具有多个输入和多个输出的神经网络结构。在卷积神经网络中，这种结构可以通过对每个输入和输出通道分别创建对应的核数组来实现。对于每个输出通道，可以使用形状为 c i × k h × k w c_i\times k_h\times k_w ci​×kh​×kw​的核数组。然后将这些核数组在输出通道维度上进行连接，形状为 c o × c i × k h × k w c_o\times c_i\times k_h\times k_w co​×ci​×kh​×kw​的卷积核数组。在进行互相关运算时，每个输出通道上的结果由对应的核数组与整个输入数组进行计算得到。在实现代码中，可以使用函数`corr2d_multi_in_out(X, K)`来实现含多个输入和多个输出通道的互相关运算。