您的位置: 首页 > 文章 > 卷积操作中的矩阵乘法（gemm）—— 为什么矩阵乘法是深度学习的核心所在 卷积操作中的矩阵乘法（gemm）—— 为什么矩阵乘法是深度学习的核心所在 分类: 文章 • 2025-02-06 18:08:34 1. 全连接 k k 个 feature maps； 3. 卷积操作中的矩阵乘法 按 [kernel_height, kernel_width, kernel_depth] ⇒ 将输入分成 3 维的 patch，并将其展成一维向量； 此时的卷积操作就可转化为矩阵乘法： references Why GEMM is at the heart of deep learning 再分享一下我老师大神的人工智能教程吧。零基础！通俗易懂！风趣幽默！还带黄段子！希望你也加入到我们人工智能的队伍中来！https://blog.****.net/jiangjunshow 1. 全连接 k k 个 feature maps； 3. 卷积操作中的矩阵乘法 按 [kernel_height, kernel_width, kernel_depth] ⇒ 将输入分成 3 维的 patch，并将其展成一维向量； 此时的卷积操作就可转化为矩阵乘法： references Why GEMM is at the heart of deep learning
