摘要：
为什么神经网络最后都会归结于计算矩阵? 神经网络的本质是通过一系列的线性和非线性变换来实现对输入数据的处理和转换。在这个过程中，神经网络需要对每一层的输入进行线性变换和非线性变换，其中线性变换通常是通过矩阵乘法来实现的。 具体来说，神经网络中的每一层都包含多个神经元，每个神经元都与上一层的所有神经元 阅读全文
摘要：
CPU与GPU计算方式上的区别 CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）是计算机中两种不同的处理器，它们在计算方式上有以下区别： 并行计算能力：GPU拥有比CPU更多的计算核心，这使得GPU可以同时处理大量的数据并进行并行计算。相比之下，CPU的计算核心数量较少，只能进行有限的并行计算。 计算精度 阅读全文