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训练神经网络时,参数与权重(chóng )的初始(shǐ )化和更新也都是二进制层面进行运算。神(shén )经元之间的连接(🛐)强度即权重,是大量的(🙊)0和1的运算(suàn )进行了反(🚢)向传播更新。这一过程(🈴)产生了数以亿计(jì )的(👒)运算,依赖于高效的二(👠)进制处理能力。
计算机(jī )硬件中,逻辑门是处理0和1的基本构件。逻辑门不(bú )同的电气信号对0和1进行运算,形成了复杂的数字(zì )电路。基本的逻辑门有与门(AND)、或门(OR)、非门(NOT)等,它们分(👡)别实现不同的逻辑运(🌷)算(suàn )。例如,AND门的输出仅(🎏)所有输入都是1时才会(🚢)输出1,而OR门则任一输入(👥)为1时输出1,NOT门输出与输(🏡)入相反的(de )值。
例如,一幅标准的24位色图像中,每个像(xiàng )素由3个字节构成,每个字节可以表示256种颜(yán )色变化(2^8=256)。,每个像素的颜色用24位二进制数表(biǎo )示——8位(🦂)用于红色,8位用于绿色(🥗),8位用于蓝色。这样,当我(🈺)们获取到所有像素的(🧠)信息后,就可以(yǐ )将它(😽)们组合成一串长长的(🌒)二进制数,形成一幅图(tú )像的完整表示。
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