ニューラルネットワークでの畳み込みの仕組みについて、高レベルの概要を教えてください。Sobelフィルターについて知っており、それらがどのように機能するかを理解していますが、アイデアがどのように畳み込みに変換されるかはわかりません。私はかなりの線形代数を知っており、それが説明に関連する場合、完全に接続された層と活性化関数を理解しています。
Can you give me a high level overview over how Convolutions work in Neural Networks? I know about Sobel filters and understand how they work, but I don't know how/whether the idea translates to Convolutions. I know a fair bit of Linear Algebra and also understand fully connected layers and activation functions, if that is relevant for the explanation.