如果你听说过深度学习中不同类型的卷积，并且混淆了它们的含义，那么这篇文章会让你了解不同类型卷积的分工。在深度学习中，一种模型架构，即卷积神经网络就是以此技术命名。它被定义为两个函数在反转和移位后的乘积的积分。另一方面，互相关又被称为两个函数滑动点积或滑动内
信号与系统信号——>系统——>响应信号、系统以及响应三者贯穿信号与系统整本书。信号涉及的概念十分广泛，人与外部世界不断地交换信息，在信息传递中，随着参数变化的物理量即可定义为信号。因此，信号是信息的具体表现形式，信息是信号的具体内容，互为表里。
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