Convolution

في الرياضيات، بشكل عرضي، مزيج من دالتين. في التعلم الآلي، يمزج الالتفاف بين المرشح التلافيفي (convolutional filter) ومصفوفة الإدخال من أجل تدريب الأوزان.
غالبًا ما يكون مصطلح “الالتفاف” في التعلم الآلي طريقة مختصرة للإشارة إلى العملية التلافيفية (convolutional operation) أو الطبقة التلافيفية (convolutional layer).
بدون التلافيف، سيتعين على خوارزمية التعلم الآلي أن تتعلم وزنًا منفصلاً لكل خلية في موتر (tensor) كبير. على سبيل المثال، سيتم إجبار خوارزمية التعلم الآلي التي تتدرب على صور (2K x 2K)على إيجاد 4M أوزان منفصلة. بفضل التلافيف، يتعين على خوارزمية التعلم الآلي فقط العثور على أوزان لكل خلية في المرشح (الفلتر) التلافيفي، مما يقلل بشكل كبير من الذاكرة اللازمة لتدريب النموذج. عند تطبيق المرشح التلافيفي، يتم نسخه ببساطة عبر الخلايا بحيث يتم ضرب كل منها بواسطة المرشح.