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训练神经网络时,参数与权重的初始化和更新也都是二进制层面进行运算。神经元之间的连接强度即权重,是大量(⏹)的0和1的运(yù(🌟)n )算进行了反(🛢)(fǎn )向传播更(🌆)新(xīn )。这一过(❤)程(chéng )产生了(🧖)数以(yǐ )亿计的运算(suàn ),依赖于高效的二进制处理能力。
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二进制的优势于其简单性和可靠性。物理层面,电路开关的状态可以非常明确(🛸)地对应于二(🍈)进制(zhì )数字(🎻)的0和1。,计算机(🏊)进(jìn )行数据(🈵)处理(lǐ )和存(🐠)储时,避免了因多(duō )种状态导致的误差,使得运算更加高效和稳定。
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