训练神经网络时(💡),参数与(🙀)权重的初(chū )始化和更新也(yě )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(🚈)算进行了(le )反向传播更新(xīn )。这一过程产生了数以亿计的运算,依赖于高效的二进制处理能(🚽)力。
用0和1做(💦)的图像生成(chéng )
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