机器学习中的卷积

卷积层（Convolutional layer），卷积神经网络中每层卷积层由若干卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法优化得到的。卷积运算的目的是提取输入的不同特征，第一层卷积层可能只能提取一些低级的特征如边缘、线条和角等层级，更多层的网络能从低级特征中迭代提取更复杂的特征。 在泛函分析中，卷积、叠积、摺积或旋积，是通过两个函数f和g生成第三个函数的一种数学算子，表征函数f与经过翻转

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