convolution

convolution的音标为：[kənˈvəʊljuː] ，基本翻译为“卷曲；缠结；复合过程；复合函数”，速记技巧为：卷曲、缠结、复合过程、复合函数都可以用卷绕、缠绕的形象来记忆。

Convolution的词源：

词根：con-（共同） +volution（发展） → 共同发展 → 卷绕 → 卷积。

Convolution的变化形式：

形式：名词

复数：convolutions

动词：convolve

相关单词：

1. convolutional layer（卷积层）：在深度学习中，卷积层是一种重要的神经网络结构，用于处理图像等具有空间结构的数据。

2. deconvolution（解卷积）：当一个信号被非线性变换扭曲后，需要通过解卷积来恢复原始信号。

3. convolutional neural network（卷积神经网络）：一种特殊的神经网络，用于处理图像、语音等具有空间结构的数据，具有很强的特征提取能力和泛化能力。

4. filter bank（滤波器组）：在卷积中，滤波器组是一种常用的方法，用于在信号处理中实现卷积操作。

5. spatial convolution（空间卷积）：在图像处理中，空间卷积是一种常用的操作，用于在图像中实现像素之间的卷积操作。

6. kernel convolution（核卷积）：在计算机视觉中，核卷积是一种常用的方法，用于在图像中实现卷积操作，具有计算效率高的优点。

7. convolutional filter（卷积滤波器）：在卷积神经网络中，卷积滤波器是一种重要的组件，用于实现空间卷积操作。

8. convolutional operator（卷积算子）：在计算机视觉中，卷积算子是一种用于实现空间卷积的数学操作。

9. convolution operation（卷积运算）：在信号处理和图像处理中，卷积运算是一种常用的操作，用于实现信号或图像中像素之间的卷积。

10. convolutional mapping（卷积映射）：在模式识别中，卷积映射是一种常用的方法，用于将输入数据映射到输出空间，具有计算效率高的优点。

常用短语：

1. convolutional neural network (CNN)

2. feature extraction

3. spatial filtering

4. receptive field

5. edge detection

6. spatial-temporal convolution

7. downsampling

双语例句：

1. I used a convolutional neural network to classify images with 95% accuracy. （我使用卷积神经网络对图像进行分类，准确率达到95%。）

2. The convolutional layer extracted important features from the input data. （卷积层从输入数据中提取了重要的特征。）

3. The convolution operation smoothes out noise in the signal. （卷积运算平滑了信号中的噪声。）

4. The spatial filtering in the convolution process enhances the edges in the image. （卷积过程中的空间滤波增强了图像中的边缘。）

5. The receptive field of the convolutional layer determines how much information is processed at any given moment. （卷积层的接受域决定了在任何给定时刻处理多少信息。）

6. Convolutional neural networks are powerful tools for image processing and computer vision. （卷积神经网络是图像处理和计算机视觉领域的有力工具。）

7. Downsampling reduces the resolution of an image, but preserves its essential features through convolution. （下采样降低了图像的分辨率，但通过卷积保留了其基本特征。）

英文小作文：

Convolutional Neural Networks in Image Processing

Convolutional neural networks (CNNs) have revolutionized the field of image processing by enabling machines to learn from data and perform tasks that were previously impossible for computers. From object recognition to scene understanding, CNNs have achieved remarkable results in various applications.

One of the key components of CNNs is the convolutional layer, which performs a spatial filtering operation on the input data to extract important features. This process enhances edges and textures in the image, resulting in a more accurate classification or segmentation of the input data. Additionally, downsampling techniques are commonly used to reduce the resolution of an image while preserving its essential features through convolution. This allows for faster processing and better recognition of low-resolution images.

CNNs have opened up new possibilities in image processing and computer vision, and are poised to continue making significant contributions in the coming years. By harnessing the power of CNNs, we can unlock new insights and develop more advanced technologies that will transform our world for the better.