深度学习之卷积

　 卷积这个概念对我学习卷积神经网络造成了不小的困惑，翻阅很多资料终于解决困惑。于是写下这篇文章，希望能帮助到其他人。

卷积是分析数学的一种运算，实质上是加权叠加

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先不管卷积这个词（这个翻译，，） ，来看下式子：

就是对两个函数的积求和，在卷积神经网络中是又起什么作用？
好戏上场了。

右边的数字4就是经过卷积运算得出的值，是不是有点眉目了。

再来看看

将这两个矩阵跟式子联系起来，注意下标，这里的 n 为1。

所以，有

这里C1,1 相对于就是上面那个矩阵的数字4，所以说卷积的本质是加权叠加。

无奈，卷积这翻译，，，

网上说是这样子的。

用x和y代替等式右边，则 x+y = n ，然后在坐标系作出直线

有意思的是，当遍历这些直线按着 x从x轴左边往右边时，会发现就像

将一张纸从左下角卷起来。所以就叫卷积啦。

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可能讲得浅显了，想深入了解的，就猛点下面的链接：

https://www.zhihu.com/question/22298352

图片都是从这里找来了，安利一波 （偷个懒 (o’.’o)）