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
来源:互联网 发布:mac qq音乐退出登录 编辑:程序博客网 时间:2024/06/09 23:28
1. 全连接
k 个输入;n 个神经元;- 每个神经元都会学到一组权值向量,以和输入进行内积运算;
n 个输出;
2. 卷积
卷积操作对于高维(多个平面)的输入,单个卷积核的深度应和输入的深度(depth)保持一致:
3 维卷积运算执行完毕,得一个 2 维的平面:
注,
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
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