第597章 神经网络各层的运算是通过矩阵的乘法运算打包运行的故事[1/2页]

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    故事比喻：矩阵乘法如何驱动神经网络计算

    故事背景：魔法学院的考核仪式

    在神秘的深度学习魔法学院，每年都会有许多新学员前来报名。但学院不会一个个手动筛选，而是有一个自动化的“魔法考核系统”——它能一次性对所有考生进行计算评估，挑选出最优秀的学员。

    这个系统的核心，正是矩阵乘法，它能一次性处理所有考生的能力评分，快速得出最终结论。

    第一步：考生的信息输入（输入层

    =

    数据矩阵）

    魔法学院的考生们各自提交了一张**“个人能力表”**，其中包括：

    ?

    智力（Intelligence）

    ?

    魔力（Magic

    Power）

    ?

    体能（Stamina）

    假设有

    3

    位考生，他们的能力评分如下：

    考生

    智力

    魔力

    体能

    艾琳

    5

    7

    6

    里昂

    8

    6

    7

    莉娅

    6

    9

    5

    这个表格就是一个输入矩阵：

    第二步：学院的魔法标准（权重矩阵）

    魔法学院的导师们制定了一套评估标准，不同的能力在不同方向上的重要性不同。例如，他们要评估三个方面：

    1.

    法术天赋（Spell

    Talent）

    2.

    战斗潜能（bat

    Potential）

    3.

    耐力指数（Endurance

    Index）

    他们用一张“魔法评估表”表示每种能力在不同方向上的重要性：

    评估指标

    智力权重

    魔力权重

    体能权重

    法术天赋

    0.5

    0.7

    0.2

    战斗潜能

    0.3

    0.4

    0.6

    耐力指数

    0.2

    0.5

    0.7

    这个表格就是一个权重矩阵：

    第三步：魔法评估计算（矩阵乘法

    =

    一次性计算所有考生的综合评分）

    考生们站在魔法考核仪式的中心，系统开始运算。

    魔法计算的规则（矩阵乘法）：

    计算方法：

    ?

   

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