快速卷积算法winograd原理推导

最近看到文章中说采用winograd快速卷积算法可以减少神经网络中图像卷积的乘法次数，因为之前做过cnn，当时卷积用的最简单的滑动窗口方式计算卷积，因此对这个快速卷积比较有兴趣，文章中先以一维的为例阐述了winigrad的如下思想： 其中下面的m1、m2、m3、m4的表达式是winograd的一个关键内容，通过这种转换将原本需要6次乘法减少到了4次（当然加法增加了），但是文中没有给出如何推导出的m

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