在机器学习篇章中，我们简单介绍了卷积核，今天，我们借助知乎的一篇文章，梳理一下对卷积核一些基本情况。什么是卷积核在数学上，卷积核的标准定义是两个函数在反转和移位后的乘积的积分：其中，函数g一般称为过滤器(filters)，函数f指的是信号/图像。在卷积神经网络里，卷积核其实就是一个过滤器，但在深度学习里，它不做反转，而是直接执行逐元素的乘法和加法，我们把这个又称为互相关，在深度学习里称为卷积。那为什么在图像处理上，需要进行卷积处理呢。实际上是借鉴于科学家的研究结果——上个世纪科学家就发现，视觉...