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（Combat
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：
?
每个考生的综合评分
=
他们的能力评分
×
各个指标的权重
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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[1/2页]