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※一※ （動マ五［四］）
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 )
たっぷりの煮汁の中で， 時間をかけて煮る。
金属を溶かして， 鋳型に流しこむ。
(1)矢や銃弾を射て中に入れる。
(1)大勢の人が詰めて座る。
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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