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卷积

    今天讲的是卷积,不是卷积神经网络(CNN)。
    今天讲的是纯数学,不是人工智能。
    其实我第一次认识“卷积”这个名词,就是从“卷积神经网络”开始的,在斯坦福大学李飞飞cs231n《卷积神经网络视觉识别》这门课听到的。
    今天只讲卷积是什么,以及其性质。
 

卷积是什么?


1、从英文单词开始认识卷积
    卷积的英文单词是convolution,与之有相同词根的单词有revolution和evolution。evolution表示进化、演变,前面加个“r”即revolution表示改革、大变革,那么convolution有前缀“con-”表示一起、共同,也就是共同前进的意思。convolution除了有卷积的意思,还表示晦涩难懂、线圈盘绕、大脑表面的褶皱等。
2、卷积的本质
    卷积是什么?通俗讲,就是两个函数的卷积结果是一个积分表达式。wikipedia对卷积的定义很清晰:

In mathematics and, in particular,functional analysis, convolution is a mathematical operation on two functions fand g, producing a third function that is typically viewed as a modified version of one of the original functions, giving the integral of the pointwise multiplication of the two functions as a function of the amount that one of the original functions is translated.

    用公式表达就是下面的式子:
(公式一)
    其中“*”星号star表示卷积。另外,f*g(x)可以写在等号左边。也可以用[f*g](t)表示函数f与函数g的卷积。
  我们发现公式一中,两个函数的参数之和为固定值,即t+(x-t)=x。也就是说,参数t是哑指标。
    卷积是一种操作,本质是把两个函数都卷积成一个函数。
    举例:一边吃东西一边消化。进食函数为f(t),消化函数为g(t),作图如下。求肚子里剩余的食物量。

以进食函数、消化函数说明卷积的含义
    求肚子里t时刻食物的剩余量,其实是求ti时刻进食函数与t-ti时间内消化函数乘积求和的结果。实质上,求和就是求积分。
    卷积就是这么简单,任意时刻的值都和两个函数相关,并且参数之和为固定值。

卷积的性质


1、线性性
    函数f、函数g1、函数g2,如果f*(αg1+βg2)=αf*g1+βf*g2成立,说明卷积具有线性性。因为卷积是积分表达式,积分具有线性性,所以卷积也具有线性性。
2、交换律
    如果f*g=g*f成立,则卷积具有交换性质。因为卷积是积分表达式,所以将等号两边写出积分表达式。
    内心OS:我不想写~不想写~我不想证~不想证~好的,请看下图证明过程
证明卷积具有交换性质
    采用变量替换的方法证明其交换律性质,即令x-t=t'。其中推导过程中,将x看成常数,所以dt求导的结果是-dt'。因为对t求导的积分上下限是-∞~+∞,而t'的积分上下限为+∞至-∞,再将负号提入积分号内,就还原成右边表达式的积分上下限了。交换律成立~
3、结合律
    如果(f*g)*k=f*(g*k)成立,则说明卷积具有结合律。同样用变量替换的方法证明,并先将等号左右两边的积分表达式写出来。
证明卷积结合律的推导过程
    等式右边的变量替换也是参考等式左边,目的是为了左右看起来一致。另外,哑指标被积分积掉。
    这样不断变量替换会稍微有点绕,不如理解记忆更实用。卷积的结合律性质如何理解呢?以树木落叶为例。

以树木落叶理解卷积结合律

    f表示种树函数,g表示落叶生成函数,k表示落叶腐化函数。f先卷积g,表示种树导致落叶量的结果。g先卷积k,表示落叶掉在地上腐化的程度。但是,无论是(f*g)*k还是f*(g*k),最终的结果都是求落叶掉在地上最终沉淀的量。

总结


    最后再总结一下,卷积是一种操作,本质是把两个函数卷积成一个积分表达式。需要注意的是,函数f*g中x为变量,而积分表达式中f(t)g(x-t)dt,是对哑指标t求导,从而参数t被积分掉,积分上下限是-∞~+∞。

    另外,卷积具有线性性、交换律和结合律。其中结合律可参照树木落叶的例子理解。
    感觉自己棒棒哒~~(。≧3≦)ノ⌒☆~P.S:墨迹公式好难用

~



阿哲语录:
1、卷积convolution共同前进,卷积是一种操作,把两个函数都卷积成一个函数。
2、把求和∑华丽的写成积分∫,毫无愧疚感。
3、卷积是求和,求和就是求积分,求积分就有线性性,写的比谁都快,想都不要想。
4、莎士比亚说,玫瑰如果不叫玫瑰,它的香气依然存在。
5、一边说话一边写字,CPU过载。
参考课程及文章:
1、《傅立叶变换、拉普拉斯变换与小波变换》,万门大学,童哲。
2、
http://mathworld.wolfram.com/Convolution.html

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