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如何通俗易懂地解释卷积：

https://www.zhihu.com/question/22298352/answer/637156871

如何通俗易懂地理解卷积神经网路：

http://www.hankcs.com/ml/understanding-the-convolution-in-deep-learning.html

https://www.cnblogs.com/sdu20112013/p/10149529.html

个人理解总结：卷积+polling用于提取特征，相当于信号处理中的滤波器，提取后交给全连接层即深度学习进行分类，卷积用于提取特征、polling用于采样降低特征维度、全连接层相当于个分类器。CNN的训练重要的一部分就是训练卷积核（或说滤波器？）

感悟：实际上所用的数学知识并不多且很浅显，然而从业者们就爱各种词汇包装得天花乱坠以至于令人初识而望而生畏。所以要透过现象看本质，敢于突破那层窗户纸，一览众山小。

note

ansi art representation

图片转ASCII的基本原理是将灰度图片分割成众多小网格，将小网格的平均亮度计算出来用不同亮度字符代替。

https://blog.csdn.net/lly1122334/article/details/80625874

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