[人工智能-深度学习-22]:卷积神经网络cnn--单层神经网络的本质是矩阵相乘

文火冰糖的硅基工坊 文火冰糖的硅基工坊     2023-01-14     640

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目录

第1章 单个神经的本质是一维矩阵(向量)内积(点乘)

1.1 任意维度输入形态的神经元本质:算术乘+累加和

1.2 任意维度形态的神经元都可以转换成一维输入的神经元:一维矩阵相乘

1.3 多样本输入并发运算的神经元模型

第2章 神经网络模型(多个独立的神经元)

2.1 单样本,多个神经元输出并发运算的模型

2.2 多样本,多个神经元输出并发运算的模型


第1章 单个神经的本质是一维矩阵(向量)内积(点乘)

1.1 任意维度输入形态的神经元本质:算术乘+累加和

 

(1)先是按位算术相乘

(2)然后再累加和

1.2 任意维度形态的神经元都可以转换成一维输入的神经元:一维矩阵相乘

矩阵模型:(1*n)的矩阵   x   (n * 1)的矩阵 = (1 *1)矩阵输出

本质:一维矩阵(向量)相乘(内积、点乘),这是矩阵相乘的核心与基础。

矩阵相乘的本质:是在每个输出位置执行一次向量相乘(内积)

1.3 多样本输入并发运算的神经元模型

 矩阵模型:(s*n)的矩阵                        x                   (n * 1)的矩阵 =  (s *1)矩阵输出

本质:二维矩阵 * 一维矩阵

第2章 神经网络模型(多个独立的神经元)

2.1 单样本,多个神经元输出并发运算的模型

 矩阵模型:(1*n)的矩阵     x                   (n * m)的矩阵                =  (1 * m)矩阵输出

本质:一维矩阵 * 二维矩阵

2.2 多样本,多个神经元输出并发运算的模型

矩阵模型:(s*n)的矩阵             x                   (n * m)的矩阵           =     (s * m)矩阵输出

本质:二维矩阵 * 二维矩阵

矩阵相乘的本质:是在每个输出位置执行一次向量相乘(内积)


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