Convolution是一種數學運算，在圖像處理、信號處理、甚至深度學習裡都扮演超關鍵的角色。簡單來說，它就是拿一個小小的「濾鏡」在資料上滑動，然後做點運算，產生出一個新結果。這次應用在圖像處理：像是模糊、銳化、邊緣偵測

卷積是一種強大的數學工具，它通過「滑動」和「加權疊加」的方式，從數據中提取有用的信息或改變數據的性質。

Convolution是一種數學運算，在圖像處理、信號處理、甚至深度學習裡都扮演超關鍵的角色。簡單來說，它就是拿一個小小的「濾鏡」在資料上滑動，然後做點運算，產生出一個新結果。這次應用在圖像處理：像是模糊、銳化、邊緣偵測
29 分鐘前

Convolution（卷積） 是一種數學運算，在圖像處理和深度學習（特別是卷積神經網路 CNN）中非常重要。它的主要用途是提取資料中的特徵，例如圖像中的邊緣、紋理、形狀等。

Convolution（卷積）是一種數學運算，常用於影像處理與深度學習中，特別是在卷積神經網路（CNN）中。它的主要概念是將一個小的濾波器（kernel）在輸入資料上滑動，並對應位置的數值進行加權計算，從而提取出特徵（如邊緣、紋理等）。這種方式可以有效地保留空間結構資訊並降低參數量，是影像辨識等任務中的關鍵技術。

**Convolution（卷積）**是一種數學運算，常用於圖像處理和深度學習中，尤其是 卷積神經網路（CNN）。

在影像處理中，卷積的主要作用是從圖片中提取特徵，例如邊緣、角落、紋理等。

卷積是一個非常重要的數學工具，它能幫助我們理解和處理各種領域中的數據，特別是那些涉及到「一個模式對另一個模式的影響」的場景

卷積是一個非常重要的數學工具，它能幫助我們理解和處理各種領域中的數據，特別是那些涉及到「一個模式對另一個模式的影響」的場景

Convolution（卷積）是一種數學運算，常用於影像處理與深度學習中，特別是在卷積神經網路（CNN）中。它的主要概念是將一個小的濾波器（kernel）在輸入資料上滑動，並對應位置的數值進行加權計算，從而提取出特徵（如邊緣、紋理等）。這種方式可以有效地保留空間結構資訊並降低參數量，是影像辨識等任務中的關鍵技術。

Convolution（卷積）是一種數學運算，常用於影像處理與深度學習中，特別是在卷積神經網路（CNN）中。它的主要概念是將一個小的濾波器（kernel）在輸入資料上滑動，並對應位置的數值進行加權計算，從而提取出特徵（如邊緣、紋理等）。這種方式可以有效地保留空間結構資訊並降低參數量，是影像辨識等任務中的關鍵技術。

Convolution（卷積）是一種數學運算，常用於影像處理與深度學習中，特別是在卷積神經網路（CNN）中。它的主要概念是將一個小的濾波器（kernel）在輸入資料上滑動，並對應位置的數值進行加權計算，從而提取出特徵（如邊緣、紋理等）。這種方式可以有效地保留空間結構資訊並降低參數量，是影像辨識等任務中的關鍵技術。

Convolution是一種數學運算，在圖像處理、信號處理、甚至深度學習裡都扮演超關鍵的角色。簡單來說，它就是拿一個小小的「濾鏡」在資料上滑動，然後做點運算，產生出一個新結果。這次應用在圖像處理：像是模糊、銳化、邊緣偵測

Convolution（卷積）是一種數學運算，常用於影像處理與深度學習中，特別是在卷積神經網路（CNN）中。它的主要概念是將一個小的濾波器（kernel）在輸入資料上滑動，並對應位置的數值進行加權計算，從而提取出特徵（如邊緣、紋理等）。這種方式可以有效地保留空間結構資訊並降低參數量，是影像辨識等任務中的關鍵技術。

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Convolution是一種數學運算，在圖像處理、信號處理、甚至深度學習裡都扮演超關鍵的角色。簡單來說，它就是拿一個小小的「濾鏡」在資料上滑動，然後做點運算，產生出一個新結果。這次應用在圖像處理：像是模糊、銳化、邊緣偵測

Convolution（卷積）是一種數學運算，常用於影像處理與深度學習中，特別是在卷積神經網路（CNN）中。它的主要概念是將一個小的濾波器（kernel）在輸入資料上滑動，並對應位置的數值進行加權計算，從而提取出特徵（如邊緣、紋理等）。這種方式可以有效地保留空間結構資訊並降低參數量，是影像辨識等任務中的關鍵技術。