反捲積神經網絡

反捲積指的是，通過測量輸出和已知輸入重構未知輸入的過程。在神經網絡中，反捲積過程不具備學習的能力。可以理解爲下圖： 反捲積神經網絡的應用場景 我們可以利用反捲積神經網絡進行信道均衡、圖像恢復、語音識別、地震學、無損探傷等未知輸入heels過程辨識方面的問題。 反捲積的原理 反捲積，可以理解爲卷積操作的逆操作，然而output並不能等於input，反捲積只是將卷積核轉置，與卷積後的結果再做一次卷積。

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