機器學習和深度學習中的模型都是遵循數學函數的方式創建的。從數據分析到預測建模，一般情況下都會有數學原理的支撐，比如：歐幾里得距離用於檢測聚類中的聚類。
傅里葉變換是一種衆將函數從一個域轉換到另一個域的數學方法，它也可以應用於深度學習。
本文將討論傅里葉變換，以及如何將其用於深度學習領域。
什麼是傅里葉變換？
在數學中，變換技術用於將函數映射到與其原始函數空間不同的函數空間。傅里葉變換時也是一種變換技術，它可以將函數從時域空間轉換到頻域空間。例如以音頻波爲例，傅里葉變換可以根據其音符的音量和頻率來表示它。
我們可以說，任何函數的傅里葉變換所執行的變換都是頻率的函數。其中結果函數的大小是原始函數所包含的頻率的表示。
讓我們舉一個信號的例子，它的時域函數如下所示：
在同一時間範圍內獲取另一個信號的一部分
將這兩個信號的稱爲 A(n) 和 B(n)，其中 n 是時域。因此，如果我們添加這些信號，信號的結構將如下所示：
C(n) = A(n) + B(n)
可以看到，函數的信號相加是將兩個信號進行了加的操作，如果我們試圖從這個相加信號 C 中提取信號 A 或 B，我們會遇到一個問題，因爲 這些信號只是功率相加，和時間沒有關係。也就是說相加的操作是同一時間上的功率的相加。
可以在上圖中看到，頻域可以很容易地突出信號之間的差異。如果希望將這些信號轉換回時域，我們可以使用傅里葉逆變換。
傅立葉變數學原理
正弦序列可用於表示時域中的信號，這是傅立葉變換的基礎。所以如果函數是一個連續信號，函數f可以用來表示爲：
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