准备转自：点击打开链接 1.知乎上排名最高的解释 首先选取知乎上对卷积物理意义解答排名最靠前的回答。 不推荐用“反转/翻转/反褶/对称”等解释卷积。好好的信号为什么要翻转？导致学生难以理解卷积的物理意义。 这个其实非常简单的概念，国内的大多数教材却没有讲透。 直接看图，不信看不懂 ...

一、两个随机变量的函数分布 卷积这个概念最早是在概率论两个随机变量函数分布中引入的 教科书上通常会给出定义，给出很多性质，也会用实例和图形进行解释，但究竟为什么要这么设计，这么计算，背后的意义是什么，往往语焉不详。 我们的疑惑点在于卷积公式到底是怎么卷的，怎么积的？ 直接 ...

看了很多反卷积和转置卷积的文章，似乎还是一头雾水，记录下自己理解的过程～ 有人一句话总结：逆卷积相对于卷积在神经网络结构的正向和反向传播中做相反的运算。其实还是不是很理解。 反卷积（转置卷积）通常用来两个方面： 1. CNN可视化，通过反卷积将卷积得到的feature map还原到像素空间 ...

参考：打开链接 卷积： 就是这个图啦，其中蓝色部分是输入的feature map，然后有3*3的卷积核在上面以步长为2的速度滑动，可以看到周围还加里一圈padding，用更标准化的参数方式来描述这个过程： 二维的离散卷积(N=2) 方形的特征输入(\(i_{1}=i_{2}=i\)) 方形 ...

转自：https://www.zhihu.com/question/22298352 从数学上讲，卷积就是一种运算。 某种运算，能被定义出来，至少有以下特征： 首先是抽象的、符号化的 其次，在生活、科研中，有着广泛的作用 比如加法： ，是抽象的，本身只是一个数学符号 ...

1 卷积的思维原形 　　对于具有线性和时不变性的连续时间系统或者离散时间系统，我们在进行信号处理的时候，一个基本的思路就是将原始的时间信号分解成一组基本信号。但问题是我们如何选择一组基本信号，很显然的一点就是我们选择的基本信号要有利于我们后续进行信号分析。为此，产生了两种信号的分解方式 ...

在本文中，我尽量使用简单明了的方式向大家解释深度学习中常用的几种卷积，希望能够帮助你建立学习体系，并为你的研究提供参考。 Convolution VS Cross-correlation 卷积是一项在信号处理、视觉处理或者其他工程/科学领域中应用广泛的技术。在深度学习中，有一种模型架构，叫做 ...

1、参数共享的道理 　　如果在图像某些地方探测到一个水平的边界是很重要的，那么在其他一些地方也会同样是有用的，这是因为图像结构具有平移不变性。所以在卷积层的输出数据体的55x55个不同位置中，就没有必要重新学习去探测一个水平边界了。 　　在反向传播的时候，都要计算每个神经元对它的权重的梯度 ...