深度学习第二讲之卷积神经网络_卷积 网络 filter是 固定的吗

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机器学习的本质

　　机器学习的本质，可以用上图来概括。深度学习是机器学习的一个分支，更准确得说是机器学习一种新的实现技术。机器学习就是寻找一个函数，这个函数可以根据输入给出输出即预测值，分类、回归、推荐等所有的机器学习都是为了找到一个函数。如何寻找这个函数据，一般情况下就是根据现有数据进行训练，函数更专业的述语是模型，训练得到的模型就是要找的函数。而深度学习的核心技术就是卷积运算。

卷积的数学定义

卷积运算源自于信号与系统学科，是指两个信号平移与叠加的过程。如下举例讲解，以离散信号为例，连续信号同理。
　　
已知x[0] = a, x[1] = b, x[2]=c

已知y[0] = i, y[1] = j, y[2]=k

下面通过演示求x[n] * y[n]的过程，揭示卷积的物理意义。

第一步，x[n]乘以y[0]并平移到位置0：

第二步，x[n]乘以y[1]并平移到位置1

第三步，x[n]乘以y[2]并平移到位置2：

最后，把上面三个图叠加，就得到了x[n] * y[n]：