神經網路：
卷積：接觸過高斯模糊的朋友應該都知道，卷積在某種意義上相當於一種濾波器。最近在詳細的了解caffe中如何進行卷積操作時，看到知乎上一種關於從投影的方向理解卷積的介紹，對於理解神經網路多核卷積生成feature map有很大的幫助。
「 另一種理解是投影，因為當前模板內部影象和模板的相乘累加操作就是影象區域性patch和模板的內積操作，如果把patch和模板拉直，拉直的向量看成是向量空間中的向量，那麼這個過程就是patch向模板方向上的投影，一幅影象和乙個模板卷積，得到的結果就是影象各個patch在這個方向上的response map或者feature map；如果這樣的模板有一組，我們可以把這一組看成一組基，得到的一組feature map就是原影象在這組基上的投影。常見的如用一組garbor濾波器提取影象的特徵，以及卷積神經網路中的第一層，影象在各個卷積核上的投影。 」 【**】
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