手写卷积单元-python

一个文本卷积模块

def cnn():
    import numpy as np

    result = []
    n, dim = 10, 30
    kernels = [np.random.randint(0,2,(i, dim)) for i in range(3,6)]  # 生成3个长度不同的一维卷积核
    data = np.random.random((n, dim))    # 生成数据，np.random.random生成随机数方法
    for each in kernels:
        size = len(each)
        end = n - size + 1
        feat = []
        for i in range(end):
            convolution = np.sum(data[i:i+size] * each)       # 对应位置点积再求和
            feat.append(convolution)
        result.append(max(feat))         # 最大池化
    return result

print(cnn())