卷积运算是深度学习中最为重要的运算之一，常用于图像处理、自然语言处理等领域。那么什么是卷积运算呢？
卷积运算是一种特殊的线性运算，它是将两个函数f(x)和g(x)产生新函数h(x)的一种运算。在神经网络的应用中，卷积运算可以理解为将输入数据与卷积核进行卷积操作，得到一组新的数据，新数据是输入数据在卷积核作用下的“特征提取”结果。
卷积运算能在一定程度上降低计算复杂度，同时还可以有效避免过拟合现象的出现。在实际应用中，不少深度学习框架都采用了卷积神经网络模型进行图像处理、图像识别、自然语言处理等任务。
以上就是深度解析：卷积运算，神经网络的核心，卷积运算的应用前景还是非常广泛的。因此，开发者要充分掌握卷积运算的原理和应用，才能更好地开展深度学习的工作。
