详细讲述matlab中矩阵的卷积函数convn

在用到matlab写卷积神经网络的时候要用到C=convn(A,B,‘shape’)函数，在这里详细讲述一下他用来干嘛的以及怎么用。文字陈述的话太难懂，不如一个图片例子来的快。
例如：矩阵A=
$$\begin{array}{ccc}1& 2& \\ 3& 2& \\ & & \end{array}$$
矩阵B=
$$\begin{array}{ccc}2& 1& \\ 3& 1& \\ & & \end{array}$$
在卷积的过程中，A作为卷积核，B作为被卷积的图片。
卷积过程如下
首先将矩阵A进行360度的旋转，变成A’
A’=
$$\begin{array}{ccc}2& 3& \\ 2& 1& \\ & & \end{array}$$

将旋转后的A矩阵A’在B矩阵上面进行平移，如下图所示，
第一幅图的计算公式为： (2* 0)+(3* 0)+(2* 0)+(1* 2)=2 ，下面依此类推

此处省略两张向右平移的图


具体代码在matlab中的实现

>> a=[1 2;3 2]

a =

     1     2
     3     2

>> b=[2 1;3 1]

b =

     2     1
     3     1

>> c=convn(a,b)

c =

     2     5     2
     9    14     4
     9     9     2

>>