大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于卷积 c语言的问题，于是小编就整理了2个相关介绍卷积 c语言的解答，让我们一起看看吧。
我们***设有两个长度有限的任意序列A(n)和B(n)，其中A(n)和B(n)的具体数学表达式可以看下图一。那么这两个有限长序列的卷积就应该为C(n)=A(n)*B(n)，其具体表达式请参看一下图二。
具体实例请看下图，这里我们求多项式（x2+2x+1)与多项式（2x2+x+3)的积，再求积与（x2+2x+1)的商。需要注意的是向量c代表多项式（2x4+5x3+7x2+7x+3)。
两个有限长序列的卷积实例
1、具体序列的数学形式
在这一步我们将具体的有限长时间序列按数学方式显示，具体请看下图。
在本例中我们将按照原理方法第一步中图二的方式卷积计算，即循环求合法求卷积。具体的代码及结果请看下图。图一是是生成有限长度时间序列，图二是根据原理方法第一步中图二的方式即循环求合法求卷积的具体代码，图三是是图二的计算结果。
深度学习其实是机器学习的深化，本质就是分配权重的多重调整，是多条数学公式。机器学习就是对输入的数据进行分配权重，对分配权重后的数据通过一定的判断然后输出合适的数据。
权重就是数据的一个数值，代表这个数据重不重要，有多重要。分配权重的工具就是数学，线性代数，离散数学之类的。
设定一个规则，使数据通过这个规则，对数据的一些特征进行判断，过滤掉一些无意义的，或者是不重要的数据。而如何调整这个规则的判断，更准确的过滤数据，就是机器学习。
在机器学习的基础上，添加多层规则，数据依次经过每层规则，规则的层数称为深度，层数越多，数据过滤越充分，增加深度和调整规则的过程，就是深度学习。
深度学习可以需要大量的数据来调整规则。
在深度学习的基础上，添加一个或多个调整规则的规则，通过输入数据和对输出数据的预测，对机器学习的调整方式进行自动优化，使之更高效，更合理的处理数据，优化的方法就称为人工智能。
举个例子：
一家公司招10个人，但是收到了20分简历，也就是输入20份数据，输出10份数据。
进行面试时，其中一轮面试内容的调整就相当于机器学习，简历上写的和面试时说的就是数据的特征，面试官的问题都会，面试者的数据权重提高，反之降低。
我们来一起梳理一下人工智能与深度学习的关系。
首先，大家所谈论的人工智能可以分为两个层面：“强人工智能”和“ 弱人工智能”。其中：
希望借鉴人类的智能行为，研制出更好的工具以减轻人类智力劳动，类似于“高级仿生学”。
希望研制出达到甚至超越人类智慧水平的人造物，具有心智和意识、能根据自己的意图开展行动，可谓“人造智能”。
AI技术现在所取得的进展和成功，是缘于“弱人工智能”而不是“强人工智能”的研究。要想让AI借鉴人类的智能行为，关键的一个环节是让AI模拟人类的学习行为。
所以，这里面有个非常关键的技术，叫做机器学习。
机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
目前的机器学习可以分为三大类：
（1）有监督的学习
数据具备特征（features）和预测目标（labels），又分为：
到此，以上就是小编对于卷积 c语言的问题就介绍到这了，希望介绍关于卷积 c语言的2点解答对大家有用。
