卷积

在数学和信号处理中，卷积是两个函数相互作用的一种数学运算。在深度学习和图像处理中，卷积是一种特殊的线性操作。

对于一个二维图像 I 和一个卷积核（也称滤波器或权重）K，卷积操作可以定义为：

这里的 Σ 是求和符号，表示对所有 m, n 的值求和。这个公式的意思是，卷积的结果在每个位置 (i, j) 是图像和卷积核在该位置的元素乘积之和。

在深度学习中，卷积被广泛应用于图像、音频和文本数据。在卷积神经网络（CNN）中，卷积操作用于从输入数据中提取有用的特征。卷积神经网络通过在不同的位置应用相同的卷积核，能够有效地处理图片、音频或文本等具有高度空间或时间结构的数据。

本文作者：Maeiee

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