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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 05 07 02
    战斗潜能 03 04 06
    耐力指数 02 05 07
    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 x 各个指标的权重
    例如艾琳的法术天赋评分计算如下:
    这
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