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畳み込み(たたみこみ、英: convolution)とは、関数 g を平行移動しながら関数 f に重ね足し合わせる二項演算である。あるいはコンボリューションとも呼ばれる。 連続関数 f, g の畳み込み f ∗ g は以下のように定義される: ( f ∗ g ) ( t ) = ∫ f ( τ )
〔両替屋の用語〕
畳み込みニューラルネットワーク(たたみこみニューラルネットワーク、英: Convolutional neural network、略称: CNNまたはConvNet)は層間を共通重みの局所結合で繋いだニューラルネットワークの総称・クラスである。機械学習、特に音声言語翻訳や画像や動画認識に広く使われる。
最小位相相当量を計算することで、反射率を復元することができる。 反射率は、推定されたウェーブレットをディラックデルタ関数 (すなわち、スパイク) に整形するウィーナーフィルタ(英語版)を設計して適用することで回復することができる。 その結果は、スケーリングされた、シフトされたデルタ関数の系列と見ることができる
❶物をほかの物に取り付ける。
折り畳み(おりたたみ、英: Folding, Collapsible)は、折って畳む行為。道具などにおいて「折り畳み式(折りたたみ式)」と呼ぶことがある。 折りたたみとは、連続して全体をなす物を、幾つかの部分に分け、各部の接続部をそれが連続しているままに曲げることにより、全長を小さくまとめる行為を指
(1)名詞に付いて, それを身につけている意を表す。
※一※ (名)