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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]:
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