卷積操作中的矩陣乘法（gemm）—— 爲什麼矩陣乘法是深度學習的核心所在

1. 全連接 k 個輸入； n 個神經元； 每個神經元都會學到一組權值向量，以和輸入進行內積運算； n 個輸出； 2. 卷積 卷積操作對於高維（多個平面）的輸入，單個卷積核的深度應和輸入的深度（depth）保持一致： 3 維卷積運算執行完畢，得一個 2 維的平面： 注， n 個3維卷積核以得到 n 個 feature maps； 3. 卷積操作中的矩陣乘法 按 [kernel_height, ke

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