卷积符号是深度学习中最重要的概念之一，掌握卷积符号是理解深度学习的前提。
卷积符号是一种数学运算，它可以将两个函数相乘并进行积分得到一个新的函数，这个新的函数描述了这两个函数之间的关系。在深度学习中，卷积符号被用于图像处理、语音识别、自然语言处理等多个领域。
卷积符号用“*”表示，例如f*g=∫f(t)g(τ-t)dt。其中f和g是待卷积的两个函数，τ是积分的变量，积分范围是整个实数轴。
在深度学习中，卷积符号被用于卷积神经网络（CNN）的卷积层中。CNN是一种前馈神经网络，其主要特点是使用卷积核对输入数据进行卷积运算，从而提取特征。
卷积符号的应用使得神经网络可以自动地从原始数据中学习特征，不需要人为地对数据进行手工特征提取，大大简化了深度学习的工作流程。
深度学习的发展离不开卷积符号的贡献，掌握卷积符号是学好深度学习的必备基础知识。
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