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如何通俗易懂地解释卷积：

https://www.zhihu.com/question/22298352/answer/637156871

如何通俗易懂地理解卷积神经网路：

http://www.hankcs.com/ml/understanding-the-convolution-in-deep-learning.html

http://www.javashuo.com/article/p-qmobqjlc-kn.html

我的理解总结：卷积+polling用于提取特征，至关于信号处理中的滤波器，提取后交给全链接层即深度学习进行分类，卷积用于提取特征、polling用于采样下降特征维度、全链接层至关于个分类器。CNN的训练重要的一部分就是训练卷积核（或说滤波器？）

感悟：实际上所用的数学知识并很少且很浅显，然而从业者们就爱各类词汇包装得天花乱坠以致于使人初识而望而生畏。因此要透过现象看本质，勇于突破那层窗户纸，一览众山小。

 

note

ansi art representation

图片转ASCII的基本原理是将灰度图片分割成众多小网格，将小网格的平均亮度计算出来用不一样亮度字符代替。

https://blog.csdn.net/lly1122334/article/details/80625874

 

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