作为类比，CNN和FPGA这么比是合适的：FPGA只关心输入和输出，有一个输入，就有一个对应的输出就可以，不关心具体的内部逻辑；从表象来看，我们不关心CNN为啥能得到结论，只关心最终CNN能够基于输入产生一个输出。

但是，从原理上来说，CNN和数字滤波器相比较，更加合适一些，就像一个更加复杂的数字滤波器。从数学模型上来说，CNN模型与傅立叶级数或者线性空间的基底接近。从逻辑上来说，CNN体现了希尔伯特所说的逻辑的互斥性、相容性和完备性（这个是理想情况）。

【 在 valah 的大作中提到: 】
: 应用就像具体数字电路，只要模型足够大，什么类型并不重要，通过烧结就能达到目的。这就是为什么有万能的CNN的原因。曾听过一个学生的开题，他把回波阵列得到的协方差矩阵用CNN分析，当时我从图像是觉得理论角度向他提出疑问，后来一想，CNN作为一个大模型，无非也是拟合函数而已，处理对象是不是像素图像也就没那么重要了。
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