卷积神经网络（CNN）可以用数学公式表示吗？

Question

请让我知道是否应将此问题发布在不同的堆栈中，例如https://datascience.stackexchange.com/。

假设我已经训练了CNN。无论如何，我的输出像感知器罐子一样可以表示为公式（x1w1 + x2w2 + ... =预测）。

该公式是否比感知器复杂一点都没关系，但通常可以用Python或Matlab训练CNN，获得权重并创建算术，指数，无论用哪种方法获得的公式重量？

之所以要这样做，是因为我试图在PIC32（一种低成本的微芯片）中进行分类，我认为它本身无法执行CNN。

或者，例如，我是否应该追求某种可以进行CNN的“ C库”的想法？

Answer 1

如果您可以牺牲一些记忆，则可以肯定convert a convolution into a matrix multiplication。

  

事实证明有自己的优点（比任何琐碎的都要快   实施，除非您认真认真地进行优化）和缺点（大   内存消耗）。