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Convolution（卷积）是一个在数学、信号处理和机器学习中非常重要的概念。它通常用于描述两个函数在不同位置上的重叠程度，尤其是在图像处理、音频分析和深度学习中。
在数学上，卷积是通过对一个函数进行翻转并滑动到另一个函数上，然后对它们的乘积进行积分或求和得到的结果。简单来说，它反映了两个信号之间的相似性。
在神经网络中，特别是卷积神经网络（CNN），卷积被用来提取图像中的特征。通过使用滤波器（也称为内核）在图像上滑动，可以检测边缘、纹理等信息。
虽然“convolution”本身是英文单词，但在中文里我们通常翻译为“卷积”，它在科技和工程领域有着广泛的应用。