TensorFlow 卷積到底是什麼?

2021-10-08 01:21:42 字數 775 閱讀 7564

卷積是對兩個實函式的一種數**算。

例如:我們用乙個雷射感測器來追蹤一艘宇宙飛船的位置

雷射感測器給出了乙個單獨的輸入x(t

)x(t)

x(t)

:表示飛船在時刻t

tt的位置

這就意味值我們可以在任意的時刻從感測器中讀出飛船的位置

那麼,現在我們的感測器受到了一定程度的雜訊干擾。

為了降低飛船位置的低雜訊估計

我們對得到的測量結果進行平均

我們可以採用乙個加權函式w(a

)w(a)

w(a)

來實現其中a

aa表示測量結果距當前時刻的時間間隔。

如果我們對任意時刻都採用這種加權平均的操作,我們就可以得到乙個新的對於飛船位置的平滑估計函式:::s(t

):∫x

(a)w

(t−a

)d

as(t):∫ x(a)w(t-a)da

s(t):∫

x(a)

w(t−

a)da

這種運算我們就稱之為卷積操作。

卷積運算通常用星號表示:s(t

)=(x

∗w)(

t)

s(t) = (x * w)(t)

s(t)=(

x∗w)

(t)

w

ww必須是乙個有效的概率密度,否則輸出就不再是乙個加權平均。

在引數為負值時,w

ww的取值為0,否則它會**到未來,這就不是我們能夠推測的了。

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