거름망, 거르개, 거름종이, .. 암튼 거르는 도구인데

filter가 하는 행동이 [[필터링,filtering]]? { [[신호,signal]]에 포함된 잡음이나 간섭 성분을 제거하거나, ... }
or [[여과,filtration]]?

이미지처리 ([[이미지,image]] [[처리,processing]] [[이미지처리,image_processing]])에선 tbw

<<tableofcontents>>

= CNN에서 filter =
[[CNN,convolutional_neural_network]]
or
[[합성곱신경망,convolutional_neural_network,CNN]]
에서는 입력의 일부를 (보통 정사각형? - x, y 크기는 홀수인(그래서 중심이 어디인지 명확한)) 잘라내고 그걸 [[행렬,matrix]]과 elementwise product를 구하는 즉 [[아다마르_곱,Hadamard_product]]을 구하는 것을 반복하여 [[합성곱,convolution]]을 구하게 되는데... 이 행렬? chk
 잘라낸 곳과 hadamard product 구하는 것은 convolution이 아니고 autocorrelation이고,
 filter가 반대로 된 것(inverted?)과 구해야 convolution인데
 CNN에서는 대부분 filter kernel이 대칭인 것을 쓰므로 그냥 구분없이 'convolutional' NN이라 한다는데....? chk

filter가 건너뛰는 step은 stride. - chk

Sub:
Haar-like_filter
 image에서 features를 detect할 때 사용?
gaussian_filter
 ... Google:gaussian_filter
gaussian_derivative_filter (? del ok)
 ... Google:gaussian_derivative_filter
Laplacian of Gaussian (LoG) Filter
 ... Google:Laplacian+of+Gaussian+Filter

... Google:CNN+filter

TBW
kernel_filter Google:kernel_filter - syn?
receptive_filter Google:receptive_filter - [[receptive_field]]?

비교: (CNN의 다른 용어들)
channel - [[채널,channel]] - cnn에서 image의 channel은 R, G, B를 뜻하는 듯? 항상?
stride - easy { 1 이상의 정수? }
padding - easy
kernel - [[커널,kernel]]

= 신호, 신호처리에서 filter =
[[신호,signal]]
[[신호및시스템,signals_and_systems]]
[[신호처리,signal_processsing]]

high pass filter - highpass filter - 고역통과 필터
low pass filter - lowpass filter - 저역통과 필터
band pass filter // 밴드 - [[밴드,band]] or [[띠,band]] ... 반도체는 띠, 신호처리는 밴드 .. 로 할까?

filter_design
{
WpEn:Filter_design
}

https://en.wikipedia.org/wiki/Digital_biquad_filter

https://en.wikipedia.org/wiki/Electronic_filter_topology

https://en.wikipedia.org/wiki/Digital_filter

https://en.wikipedia.org/wiki/Electronic_filter

https://ko.wikipedia.org/wiki/필터_(신호_처리)
https://en.wikipedia.org/wiki/Filter_(signal_processing)
 Redir from WpEn:Signal_processing_filter

= 제어에서 filter? (위와 merge?) =
[[제어,control]]
[[제어공학]] ? [[control_engineering]]?

[[Kalman_filter]]  =,Kalman_filter . Kalman_filter
pagename maybe [[칼만_필터,Kalman_filter]]
WtEn:Kalman_filter ?
WpSp:Kalman_filter ?
WpEn:Kalman_filter ?

= Python filter =
stmt?

[[파이썬,Python]]의 {{{filter(함수, 반복가능한것)}}}은
{{{반복가능한것}}}이 {{{함수}}}에 입력되었을 때 return_value 가 [[참,true]]인 것만 걸러내어 돌려준다? chk

= 수학의 filter =
MKLINK
[[구조,structure]]
[[ultrafilter]] =,ultrafilter . ultrafilter
{
WtEn:ultrafilter ?
[[WpEn:Ultrafilter]]
https://artofproblemsolving.com/wiki/index.php/Ultrafilter
}

Martin_measure =,Martin_measure . Martin_measure
{
Martin measure

https://en.wikipedia.org/wiki/Martin_measure
"In [[descriptive_set_theory]] =,descriptive_set_theory =,descriptive_set_theory . descriptive_set_theory { https://ko.wikipedia.org/wiki/기술적_집합론 https://en.wikipedia.org/wiki/Descriptive_set_theory [[기술,description]] [[집합론,set_theory]] } , the '''Martin measure''' is a filter([[필터,filter]]) on the set of [[Turing_degree]]s of sets of natural numbers, named after Donald A. Martin{ https://en.wikipedia.org/wiki/Donald_A._Martin ...에 따른 업적은 주로 [[집합론,set_theory]]의 determinacy =,determinacy . determinacy 
{ NdEn:determinacy WtEn:determinacy  https://en.wikipedia.org/wiki/Determinacy [[게임,game]] [[게임이론,game_theory]] [[전략,strategy]] [[perfect_information]]  ... Google:determinacy } }. Under the axiom of determinacy(determinacy_axiom https://en.wikipedia.org/wiki/Axiom_of_determinacy ) it can be shown to be an [[ultrafilter]]."

(via Turing_degree ,,is_a [[디그리,degree]],,)

Up: [[측도,measure]]
}

comparison of filters
같은 집합에 대한 filter들간의 비교. 어떤 filter가 다른 filter보다
 * finer
 * coarser
 * strictly finer
 * strictly coarser
 * comparable
에 대해: https://planetmath.org/comparisonoffilters
[[비교,comparison]]]

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rel
[[filtration]] 여과 거름 ... ? [[여과,filtration]] Ndict:filtration NdEn:filtration Ggl:filtration

[[블룸_필터,Bloom_filter]] 는 [[확률적자료구조,probabilistic_data_structure]] [[set_membership]]에 특화

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Inter:

https://artofproblemsolving.com/wiki/index.php/Filter
[[WpEn:Filter_(mathematics)]]
[[WpKo:필터_(수학)]]

분야는
[[집합론,set_theory]] [[위상수학,topology]](curr. [[위상,topology]] - [[VG:위상,topology]]) ...