-1 0 1 202 -1 0 1 跟-1 0 1 -101 -101进行valid卷积结果

在进行卷积操作时，我们通常处理的是图像或信号数据，卷积核（filter）在数据上滑动，计算局部区域的加权和。对于有效的卷积（valid convolution），也称为无边界卷积，卷积核只在输入数据的边界内滑动，不进行填充（padding），这意味着输出尺寸会小于输入尺寸。

给定两个输入序列，我们需要计算它们之间的有效卷积结果。第一个序列是 -1 0 1 202 -1 0 1，第二个序列是 -1 0 1 -101 -101。卷积核是第二个序列，核宽度为5。

为了计算有效卷积，我们需要将卷积核的中心与输入序列的第一个元素对齐，然后计算核下所有元素的加权和。由于是有效卷积，我们不添加任何填充，因此输出的尺寸将取决于两个序列的尺寸。

卷积核的尺寸是5，因此对于第一个序列，我们可以得到以下有效卷积操作：

1. 对于第一个输出元素，卷积核与序列 -1 0 1 202 对齐，计算加权和。
2. 对于第二个输出元素，卷积核与序列 0 1 202 -1 对齐，计算加权和。
3. 对于第三个输出元素，卷积核与序列 1 202 -1 0 对齐，计算加权和。

由于第二个序列的长度是5，而第一个序列的长度是7，我们只能进行三次有效卷积操作。下面是具体的计算过程：

1. 第一个输出：-1 * (-1) + 0 * 0 + 1 * 1 + 202 * (-101) + -1 * (-101) = 1 + 1 - 20402 + 101 = -20300
2. 第二个输出：0 * (-1) + 1 * 0 + 202 * 1 + -1 * (-101) + 0 * (-101) = 0 + 202 + 101 + 0 = 303
3. 第三个输出：1 * (-1) + 202 * 0 + -1 * 1 + 0 * (-101) + 1 * (-101) = -1 + 0 - 1 + 0 = -2

因此，有效卷积的结果是 -20300 303 -2。

请注意，这个计算是基于给定的序列和卷积核进行的，实际的卷积操作可能需要更多的上下文信息，例如卷积核的步长（stride）和输入数据的具体格式。1