卷积

卷积

在学习信号与系统时学习过卷积的定义。

若\(f(t),g(t)\)是定义域\(\mathbb{R}\)上的两个可积函数，则

\[y(t)=f(t)*g(t)=\int_{-\infty}^{\infty}f(\tau)g(t-\tau)d\tau \]

注意积分号内两个函数的输入参数之和等于卷积的输入参数。

\(y(t)\) 表示所有时刻的瞬时行为对\(t\)时刻产生的持续性后果之和。

图象卷积操作

此时卷积的变量不再是时间，而是位置。此时卷积表示周围像素点对某点产生的后果之和。可以作为滤波器。

卷积神经网络

在输入层卷积，可以作为滤波器，提取出输入图片的特征。

参考链接：https://www.bilibili.com/video/BV1VV411478E?spm_id_from=333.999.0.0