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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（第1页）

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（Inte11igence）

?魔力（magicpoer）

?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576

里昂867

莉娅695

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（spe11Ta1ent）

2。战斗潜能（nettia1）

3。耐力指数（endurannetdex）

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o。5o。7o。2

战斗潜能o。3o。4o。6

耐力指数o。2o。5o。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。