We briefly review the matrix-multiplications and then discuss the convolutions. Key point is we use kernels by stacking and shifting. We first understand the 1D convolution by hand, and then use PyTorch to learn the dimension of kernels and output width in 1D and 2D convolutions examples. Furthermore, we use PyTorch to learn about how automatic gradient works and custom-grads.
Nous passons brièvement en revue les multiplications matricielles et discutons ensuite des convolutions. Le point essentiel est que nous utilisons les noyaux en les empilant et en les déplaçant. Nous commençons par comprendre la convolution 1D à la main, puis nous utilisons PyTorch pour apprendre la dimension des noyaux et la largeur de sortie dans des exemples de convolutions 1D et 2D. De plus, nous utilisons PyTorch pour apprendre comment fonctionne le gradient automatique et les gradations personnalisées.