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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 )
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
助数詞。 たたみの数を数えるのに用いる。
「たとうがみ」の略。
〔動詞「たたむ」の連用形から〕
巡回畳み込み（じゅんかいたたみこみ、英語: circular convolution）あるいは循環畳み込み（じゅんかんたたみこみ、英語: cyclic convolution）とは、二つの非周期関数に対し、一方の周期和（英語版）を用いて、もう一方を通常の方法で畳み込む
数学において、畳み込み級数（たたみこみきゅうすう、英: telescoping series; 望遠鏡級数）は、各項からその近くの後続または先行する項と打ち消しあう部分をとりだして、次々に項が消えていくことで和が求まるような級数である。。こうやって項を打ち消しあって和を求める方法は差分法 (method
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