TensorFlow 卷积到底是什么？
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卷积是对两个实函数的一种数学运算。
例如：
我们用一个激光传感器来追踪一艘宇宙飞船的位置
激光传感器给出了一个单独的输入x(t)：表示飞船在时刻t的位置
这就意味值我们可以在任意的时刻从传感器中读出飞船的位置
那么，现在我们的传感器受到了一定程度的噪声干扰。
为了降低飞船位置的低噪声估计
我们对得到的测量结果进行平均
我们很难忽视：与近期观测结果相比，时间上越近的测量数据更具相关性；为此，我们采用了加权平均法，并对最近的数据赋予更大的权重系数。
我们可以采用一个加权函数w(a)来实现
其中a表示测量结果距当前时刻的时间间隔。
当我们无论何时都采用加权平均计算的方法时，在任何时间点都可以生成一个针对飞船位置的新平滑估计函数:::s(t):∫ x(a)w(t-a)da
这种运算我们就称之为卷积操作。
卷积运算通常用星号表示：s(t) = (x * w)(t)
w必须是一个有效的概率密度，否则输出就不再是一个加权平均。
当参数取负值时，其取值恒定为零；反之，在非负数情况下，则会超出我们的预测范围。
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