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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
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
定数畳み込み（ていすうたたみこみ、英: constant folding）および定数伝播（ていすうでんぱ、英: constant propagation）は、多くのコンパイラで使われている最適化技法である。定数伝播の進化したものを疎な条件分岐を考慮した定数伝播と呼び、定数伝播と同時にデッドコード削除も行って、より正確な伝播を行う。
畳み込み符号（たたみこみふごう、英: Convolutional code）は、電気通信における誤り訂正符号の一種である。 1955年にマサチューセッツ工科大学のピーター・イライアスが提案したもので、一定長さ(拘束長)のビット列から順次新たなビット列を生成することで符号化する。対照的な方法にブロック符号がある。
(1)鏃(ヤジリ)の篦(ノ)の中にさしこまれた部分。 のしろ。
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