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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 )
たるみ（弛み・緩み）とは、当初または本来締まっていたものが、ゆるんでいる状態を指す。 加齢によって皮膚の弾力が衰えること。または、出産・急激な体重減少により皮膚に余剰が生じること。 顔のたるみ ひも状のものが、張っていないこと。 カテナリー曲線のように、中心が沈んで曲線になった時、鉛直方向（垂直方向）の距離をたるみという。
放熱）や、頭部・頸部の物理的保護のためにある部位と考えられている。 先史時代における日本列島の在来種にたてがみを持つ動物が見当たらないことから、日本人にとってのたてがみは、（猪、もしくは）馬の伝来によって始まったと考えられる。 英語ではたてがみを「mane (仮名転写：メイン)」と言う。また、ラテン語の「crista
（副）
※一※ （副）
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
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