大家好啊，我是董董灿。
很多与深度学习算法相关的面试，面试官可能都会问一类问题，那就是你是如何理解矩阵乘算法的。
更有甚者，会让你当场手写矩阵乘算法，然后问细节，问如何优化，面试现场，残忍至极。
那矩阵乘法的本质到底是什么呢？为什么在神经网络中，甚至如今大火的大模型中，有那么多矩阵乘法出现呢？
1、矩阵乘法的本质
我查了很多资料，得出一个结论：矩阵乘法的本质，是资源的整合和再创。
举个例子。
你是一个鸡尾酒调酒师，家里储存了很多鸡尾酒的原料，有金酒、利口酒、柠檬汁和可乐等等。
今天家里来了 3 位客人，他们分别喜欢喝“自由古巴”、“长岛冰茶”以及“龙舌兰日出”这 3 款鸡尾酒，并向你下了单。
希望你给他们调配出来各自喜欢的鸡尾酒。
巧的是，这 3 款鸡尾酒的原料都是金酒、利口酒、柠檬汁和可乐。
你作为一个调酒师，分分钟就把客人的爱好的鸡尾酒给调出来了。
怎么做的呢？你知道配方：
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自由古巴: 20%金酒 + 45% 利口酒 + 10%柠檬汁 + 25%可乐
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长岛冰茶: 60%金酒+ 30%利口酒 + 5% 柠檬汁 + 5% 可乐文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-443346.html
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龙舌兰日出：30%金酒 &#文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-443346.html
到了这里，关于5分钟搞懂矩阵乘法的本质的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
